UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS DA NATUREZA
DEPARTAMENTO DE QUÍMICA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM QUÍMICA
TESE DE DOUTORADO
FENOTIPAGEM NÃO DESTRUTIVA USANDO ESPECTROSCOPIA NO
INFRAVERMELHO PRÓXIMO E QUIMIOMETRIA EM SEMENTES DE MAMONA
Maria Betania Hermenegildo dos Santos
João Pessoa – PB - Brasil
Fevereiro/2013
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS DA NATUREZA
DEPARTAMENTO DE QUÍMICA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM QUÍMICA
TESE DE DOUTORADO
FENOTIPAGEM NÃO DESTRUTIVA USANDO ESPECTROSCOPIA NO
INFRAVERMELHO PRÓXIMO E QUIMIOMETRIA EM SEMENTES DE MAMONA
Maria Betania Hermenegildo dos Santos
*
Tese apresentada ao Programa de
Pós-Graduação
em
Química
da
Universidade Federal da Paraíba,
como requisito para obtenção do
título de Doutor em Química.
Orientador: Prof. Dr. Mário César Ugulino de Araújo
2o Orientador: Prof. Dr. Everaldo Paulo de Medeiros
*
Bolsista (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior)
João Pessoa – PB - Brasil
Fevereiro/2013
S237f
Santos, Maria Betania Hermenegildo dos.
Fenotipagem não destrutiva usando espectroscopia no
infravermelho próximo e quimiometria em sementes de
mamona / Maria Betania Hermenegildo dos Santos.-- João
Pessoa, 2013.
95f. : il.
Orientadores: Mário César Ugulino de Araújo, Everaldo
Paulo de Medeiros
Tese (Doutorado) – UFPB/CCEN
1. Química. 2. Espectroscopia NIR. 3. Semente de
mamona - classificação. 4. Ricina. 5. Calibração multivariada.
UFPB/BC
CDU: 54(043)
De forma bem especial dedico este trabalho a meu
esposo, Marconi Coelho dos Santos, por acreditar
na minha capacidade, por sempre me incentivar e
apoiar e pela compreensão nos diversos momentos
em que precisou de mim e eu estava ausente.
Nós conseguimos!
AGRADECIMENTOS
A Deus, por me fazer forte, ajudando-me a vencer mais uma etapa.
Ao meu esposo, Marconi Coelho, pela paciência e sabedoria transmitidas em
momentos difíceis e pelo incentivo em momentos de desânimo e tristeza.
A meus pais, Maria do Carmo e José Mauricio, e meus irmãos, Gutemberg,
Danilo, Karla, Kalberta e Karina, pelo apoio e incentivo durante minha vida.
Ao Professor Dr. Everaldo Paulo de Medeiros, pela confiança, orientação,
paciência, atenção, conselhos, ensinamentos e, acima de tudo, pela oportunidade
na execução deste trabalho.
Ao Professor Dr. Mário Ugulino, pela oportunidade de trabalho, orientação, apoio e
confiança.
À Embrapa Algodão, pela oportunidade de desenvolver este trabalho e por
aprimorar meus conhecimentos.
À equipe LATECQ, João Paulo, Edjane Valéria, Adenilton Silva, Katcilanya
Almeida, Lígia Sampaio, Talita Farias, Wesley Pereira, Gustavo Paula, Lydiane
Nascimento, Germana Rosy e Clebia França, em especial a Pollyne Almeida,
Welma Vilar, Ademir Medeiros e Iranilma Maciel, pela enorme ajuda durante as
análises no NIR, irrigação das plantas e análises cromatográficas; sem vocês não
teria conseguido.
Aos pesquisadores da Embrapa Algodão, Máira Milani, Márcia B. M. Nóbrega e
Francisco P. de Andrade, pela colaboração e disponibilidade durante o
experimento no campo.
A todos que fazem o LAQA, em especial a Renato Andrade, Paulo Diniz, Fátima
Sanches, Williame Ribeiro, Sófacles Soares, Inakã Barreto e Karla Melo, pelas
sugestões acadêmicas.
A Adriano Araújo, pela enorme ajuda nas análises quimiométricas.
Aos professores do Departamento de Química da UFPB, em especial aos
professores Mário Ugulino, Sherlan, Edvan Cirino, Regiane Ugulino, Ilda
Toscano, Juliana Alves, Ércules Teotônio, Márcio Coelho e Wallace Fragoso.
Aos funcionários do Departamento de Química da UFPB, em especial a Marcos
Pequeno e a Danila.
Aos professores do Departamento de Química da UEPB, em especial aos
professores Germano Véras, Antônio Augusto, Verônica Evangelista, Edilâne
Laranjeira e Mary Cristina.
À Capes, pela bolsa concedida durante um ano;
Enfim, a todos aqueles que, direta ou indiretamente, contribuíram para a realização
deste trabalho.
MUITO OBRIGADA!
SUMÁRIO
Lista de Figuras.........................................................................................................xi
Lista de Tabelas.......................................................................................................xiii
Lista de Abreviaturas e Siglas...............................................................................xiv
Resumo....................................................................................................................xv
Abstract....................................................................................................................xvi
1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 1
1.1. Caracterização do Problema .......................................................................... 1
1.2. Objetivos Gerais.............................................................................................. 2
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA .............................................................................. 4
2.1. A Cultura da Mamona ..................................................................................... 4
2.1.1. Origem e Denominação .............................................................................. 4
2.1.2. Produtos da Mamona.................................................................................. 4
2.1.3. Ricina .......................................................................................................... 5
2.2. Espectroscopia na Região do Infravermelho ............................................... 7
2.2.1. Espectroscopia na Região do Infravermelho Próximo ................................ 9
2.3. Quimiometria ................................................................................................. 12
2.4. Pré- Processamento ..................................................................................... 12
2.5. Métodos de Reconhecimento de Padrões .................................................. 13
2.5.1. PCA .......................................................................................................... 14
2.5.2. SIMCA ...................................................................................................... 16
2.5.3. LDA ........................................................................................................... 18
2.6. Seleção de Variáveis e Amostras ................................................................ 18
2.6.1. Algoritmo para Seleção de Variáveis ........................................................ 18
2.6.1.1. Algoritmo das Projeções Sucessivas .................................................. 19
2.6.2. Seleção de Amostras ................................................................................ 22
2.7. Calibração Multivariada ................................................................................ 24
2.7.1. Regressão Linear Múltipla ........................................................................ 25
2.7.2. Regressão em Componentes Principais ................................................... 26
2.7.3. Regressão em Mínimos Quadrados Parciais ............................................ 27
3. CLASSIFICAÇÃO DE SEMENTES DE MAMONA ............................................... 30
3.1. Introdução...................................................................................................... 30
3.2. Objetivos Específicos ................................................................................... 31
3.3. Experimental.................................................................................................. 32
3.3.1. Aquisição das Amostras ........................................................................... 32
3.3.2. Instrumentação ......................................................................................... 32
3.3.3. Aquisição dos espectros NIR .................................................................... 33
3.3.4. Programas Computacionais ...................................................................... 34
3.3.5. Tratamento Quimiométrico dos Dados ..................................................... 34
3.3.5.1. Pré-processamento ............................................................................ 34
3.3.5.2. Reconhecimento de Padrões ............................................................. 35
3.3.6. Método de Referência – Plantio no Campo Experimental ........................ 35
3.4. Resultados e Discussão ............................................................................... 36
3.4.1. Espectros NIR ........................................................................................... 36
3.4.2. Análise Exploratória dos Dados ................................................................ 38
3.4.3. Reconhecimento de Padrões Supervisionados ........................................ 40
3.4.3.1. Construção e Validação dos Modelos SIMCA .................................... 40
3.4.3.2. Construção e Validação do Modelo SPA-LDA.................................... 42
3.4.3.3. Aplicação dos Modelos ao Conjunto de Teste .................................... 45
3.4.4. Aplicação do Modelo SIMCA as Sementes Plantadas no Campo
Experimental ....................................................................................................... 46
3.5. Considerações Finais ................................................................................... 47
4. MODELO DE CALIBRAÇÃO DE RICINA EM SEMENTES DE MAMONA .......... 49
4.1. Introdução...................................................................................................... 49
4.2. Objetivo Específico ....................................................................................... 50
4.3. Experimental.................................................................................................. 50
4.3.1. Aquisição de Amostras ............................................................................. 50
4.3.2. Instrumentação ......................................................................................... 50
4.3.3. Preparo de Amostra e Aquisição dos Espectros NIR................................ 51
4.3.4. Programas Computacionais ...................................................................... 52
4.3.5. Tratamento Quimiométricos dos Dados .................................................... 52
4.3.6. Extração, Purificação e Determinação do Teor de Ricina ......................... 53
4.3.6.1. Obtenção do Extrato Proteico ............................................................. 53
4.3.6.2. Purificação da Ricina .......................................................................... 54
4.3.6.3. Preparação da Curva de Calibração................................................... 55
4.4. Resultados e Discussão ............................................................................... 55
4.4.1. Espectros NIR ........................................................................................... 55
4.4.2. Pré-processamento dos espectros ........................................................... 56
4.4.3. Construção dos Modelos de Calibração Multivariada ............................... 57
4.4.3.1. Modelo de Calibração por PLS ........................................................... 57
4.4.3.2. Modelo de calibração por SPA-MLR................................................... 58
4.4.3.2. Avaliação dos Modelos no Conjunto de Predição .............................. 59
4.5. Considerações Finais ................................................................................... 61
5. CONCLUSÕES ..................................................................................................... 63
5.1. Propostas Futuras ........................................................................................ 63
REFERÊNCIAS......................................................................................................... 64
xi
Lista de Figuras
Figura 1 -
Estrutura molecular do ácido ricinoleico..........................................
Figura 2 -
2 (a) - Estrutura tridimensional da ricina (2,5 Å). Em verde, a
5
cadeia B; em vermelho, as α-hélices da cadeia A; em laranja, as
folhas- β da cadeia A; em cinza, as alças da cadeia A. 2 (b) Estrutura tridimensional da ricina. Acima, a cadeia A; abaixo a
cadeia B; em vermelho, as galactoses; e em verde, as pontes
dissulfeto.........................................................................................
Figura 3 -
3 (a) - Diagrama de energia potencial para os osciladores
harmônico e 3 (b) – anarmômico....................................................
Figura 4 -
6
8
Modos de medição utilizados em espectroscopia NIR. 4 (a) transmitância; 4 (b) - transflectância; 4 (c) - reflectância difusa,
através do meio de dispersão........................................................
Figura 5 -
10
Sementes das cultivares de mamona, BRS Nordestina e BRS
Paraguaçu.......................................................................................
32
Figura 6 –
Espectrofotômetro VIS-NIR.............................................................
33
Figura 7 -
7 (a) - Célula de quartzo; 7 (b) - Tampas reflexivas para a célula
de quartzo.......................................................................................
33
Figura 8 -
Padrão de reflectância..................................................................... 33
Figura 9 -
Plantio das cultivares BRS Paraguaçu e BRS Nordestina no
campo experimental........................................................................
Figura 10 -
Espectros Originais NIR de reflectância difusa das sementes de
mamona, BRS Nordestina e BRS Paraguaçu.................................
Figura 11 -
37
Espectros NIR de reflectância difusa pré-processados das 600
sementes de mamona.....................................................................
Figura 12 -
36
37
Gráfico dos escores (PC1 vs PC2) para o conjunto das 600
amostras de sementes de mamona ( ) BRS Nordestina e( ) BRS
Paraguaçu.......................................................................................
38
Figura 13 -
Gráfico de pesos de PC1 e PC2.....................................................
39
Figura 14 -
Gráfico de escores (PC1 vs PC2) para o conjunto das 600
amostras de sementes de mamona ( ) BRS Nordestina e ( )
BRS Paraguaçu; entre parêntese estão indicadas a variância
explicada, (a) faixa 1: 1340 – 1460 nm, (b) faixa 2: 1850 - 1930
nm, (c) faixa 3: 2110 – 2155 nm e (d) faixa 4: 2200 - 2277 nm....... 40
Figura 15 -
Gráfico dos escores para classe (a) BRS Nordestina e para (b)
classe BRS Paraguaçu.................................................................... 41
Figura 16 -
Gráfico da porcentagem de variância explicada versus número de
PCs incluída no modelo para as classes de (a) BRS Nordestina e
(b) BRS Paraguaçu.........................................................................
Figura 17 -
Gráfico da função do custo associado à seleção de variáveis com
o SPA-LDA......................................................................................
Figura 18 -
41
43
Espectro médio das amostras de treinamento. A faixa cinza
corresponde ao intervalo usado nos modelos SIMCA e (೦) a
variável selecionada pelo SPA-LDA................................................
Figura 19 -
Espectros derivados, com destaque para variável selecionada
pelo SPA-LDA.................................................................................
Figura 20 -
43
44
Sinal analítico em 2152,5 nm versus índice das amostras para o
conjunto das amostras de treinamento (೦) BRS Nordestina e (□)
BRS Paraguaçu e validação (೦) BRS Nordestina e (□)BRS
Paraguaçu. A linha tracejada representa a fronteira de decisão..... 44
Figura 21 -
Sinal analítico em 2152,5 nm versus índice das amostras para o
conjunto de teste (೦) BRS Nordestina e (□) BRS Paraguaçu, e a
linha azul representa a fronteira de decisão estimada para o
conjunto de teste.............................................................................
Figura 22 -
46
22 (a) - Cultivar BRS Paraguaçu; 22 (b) - Cultivar BRS 46
Nordestina...
Figura 23 -
Teste de Germinação das sementes de mamona escarificadas
com ácido sulfúrico..........................................................................
52
Figura 24 -
Cromatográfico de exclusão molecular da BIO-RAD......................
54
Figura 25 -
Perfil cromatográfico para uma amostra de extrato proteico de um
endosperma da mamoneira............................................................. 54
Figura 26 -
Espectro do endosperma da semente da mamona......................... 55
Figura 27 -
Conjunto dos 69 espectros das amostras do endosperma da
mamona........................................................................................... 56
Figura 28 -
Espectros derivativos das amostras do endosperma da mamona.. 57
Figura 29 -
Gráfico da função de custo SPA-MLR (a) validação externa e (b)
validação cruzada............................................................................ 58
Figura 30 -
Variáveis selecionadas pelo SPA-MLR (a) validação externa e (b)
validação cruzada............................................................................ 59
Figura 31 -
Elipse de confiança para os modelos (a) PLS, (b) SPA-MLR,
utilizando validação externa e (c) PLS, (d) SPA-MLR, utilizando
validação cruzada............................................................................ 60
xiii
Lista de Tabelas
Tabela 1 -
Número de amostras de treinamento, validação e teste
selecionadas pelo algoritmo KS para classes Nordestina e
Paraguaçu........................................................................................ 35
Tabela 2 -
Número de erros de classificação obtido pelos modelos SIMCA
utilizando-se o conjunto de amostras de validação das sementes
de mamona nos níveis de significância do Teste – F(1%, 5%,
10% e 25%). O número de PCs é indicado entre parênteses.........
Tabela 3 -
42
Resumo da aplicação dos modelos SIMCA e SPA-LDA no
conjunto de teste.............................................................................. 45
Tabela 4 -
Resumo da aplicação dos modelos SIMCA (5% de nível de
significância) SPA-LDA no conjunto de sementes plantadas no campo
experimental..............................................................................................
47
Tabela 5 -
Parâmetros da calibração do modelo PLS......................................
58
Tabela 6 -
Parâmetros da calibração do modelo SPA-MLR.............................
59
Tabela 7 -
Parâmetros estatísticos da predição................................................ 60
xiv
Lista de Abreviaturas e Siglas
EVD - Decomposição em Autovalores
FAR - Infravermelho Distante
Fcal - Valor Calculado para o Teste F
Fcrit - Valor Crítico Adotado para o Teste F
HCA - Análise Hierárquica de Agrupamentos
iPLS: Regressão pelos Mínimos Quadrados Parciais por Intervalo
KS - Algoritmo Kennard-Stone
LDA - Análise Discriminante Linear
MIR - Infravermelho Médio
MLR - Regressão Linear Múltipla
NIPALS - Mínimos Quadrados Parciais Iterativos não-lineares
NIR - Infravermelho Próximo
PCA - Análise de Componentes Principais
PCR - Regressão por Componentes Principais
PCs - Componentes Principais
PLS - Regressão por Mínimos Quadrados Parciais
R - Coeficiente de Correlação
RMSECV - Raiz quadrada do Erro Médio Quadrático de Validação Cruzada
RMSEP - Raiz quadrada do Erro Médio Quadrático de Predição
RMSEV - Raiz quadrada do Erro Médio Quadrático de Validação
SIMCA - Modelagem Independente Flexível por Analogia de Classe
siPLS- Mínimos Quadrados Parciais em Intervalos Sinérgicos
SPA - Algoritmo das Projeções Sucessivas
SPA-LDA - Algoritmo das Projeções Sucessivas em Análise Discriminante Linear
SPA-MLR - Algoritmo das Projeções Sucessivas em Regressão Linear Múltipla
SPXY - Partição de Amostra Baseado na Distância de X-y
SVD - Decomposição em Valores Singulares
UV-VIS - Ultravioleta – Visível
VIS-NIR - Visível - Infravermelho Próximo
OLS – Mínimos Quadrados Ordinais
R – coeficiente de correlação
xv
RESUMO
Neste trabalho utilizaram-se a espectroscopia do infravermelho próximo (Near
Infrared-NIR) e técnicas quimiométricas para desenvolver modelos de classificação
de duas diferentes cultivares comerciais de mamoneira BRS Nordestina e BRS
Paraguaçu. Estudou-se também a viabilidade de modelos de calibração para
predição do teor de ricina em sementes de três cultivares comerciais de mamoneira
(BRS Nordestina, BRS Paraguaçu e BRS Energia). Os espectros de reflectância
difusa foram registrados na região de 400 a 2500 nm. Para os modelos de
classificação foram utilizadas 350 sementes intactas para cada cultivar. Na
calibração o conjunto de amostras foi formado por 69 sementes escarificadas, sendo
25 da BRS Energia, 25 da BRS Nordestina e 19 da BRS Paraguaçu. As leituras
foram feitas em quatro posições, para cada semente. Os espectros foram préprocessados com algoritmo Savitzky-Golay com janela de 15 pontos, primeira
derivada para correção de linha de base. Com base na PCA (Principal Component
Analysis) a região espectral correspondente à faixa de 2110 a 2155 nm, foi
selecionada por apresentar distinção entre as cultivares. O modelo SIMCA (Soft
Independent Modelling of Class Analogy) forneceu resultados promissores na
classificação das sementes para os níveis de significância 1, 5 e 10%. O SPA–LDA
(Sucessive
Projections
Algorithm-Linear
Discriminant
Analysis)
foi
eficiente
selecionando apenas uma variável na faixa espectral NIR das medidas e
classificando corretamente todas as amostras do conjunto de teste. Ao avaliar a
precisão dos modelos de calibração SPA-MLR (Sucessive Projections AlgorithmMultiple Linear Regresssion) e PLS (Partial Least Square), usando-se a região
elíptica de confiança percebe-se que os mesmos contêm o ponto ideal, quando a
técnica utilizada foi a validação externa, isso permite inferir, nesses modelos a
ausência de erros sistemáticos significativos. Ao analisar estes modelos usando a
técnica de validação cruzada, nota-se que os mesmos não contêm o ponto ideal de
acordo com a região elíptica de confiança. Os métodos propostos são promissores
para determinar características fenotípicas de forma não destrutiva em genótipos de
mamoneira.
Palavras-chave: semente, mamoneira, ricina, espectroscopia NIR, calibração
multivariada.
xvi
Abstract
In this work we used the near infrared spectroscopy (NIR) and chemometric
tools to develop e classification models of two different cultivars of castor bean
BRS Nordestina (N) and BRS Paraguaçu (P). It was also studied the feasibility
of calibration models for ricin content in seeds prediction of three cultivars of
castor bean (BRS Nordestina, BRS Paraguaçu and BRS Energia). Diffuse
reflectance spectra were recorded in the region of 400-2500 nm. For
classification models were used 350 intact seeds for each cultivar. In the
calibration sample set was formed by 69 scarified seeds, 25 of BRS Energia, 25
of BRS Nordestina and 19 of BRS Paraguaçu. Measurements were made at
four positions for each seed. The spectra are pre-processed with SavitzkyGolay algorithm with a 15 points window, first derived for baseline correction.
Based
on
PCA
(Principal
Component
Analysis)
models,
the
region
corresponding to the spectral range from 2110 to 2155 nm, was selected
because it has good distinction between cultivars. SIMCA (Soft Independent
Modeling of Class Analogy) model provided promising results in the
classification of seed for the significance levels 1, 5 and 10%. The SPA-LDA
(Sucessive Projections Algorithm-Linear Discriminant Analysis) was efficient,
selecting only one variable in the NIR spectral range of measures, correctly
classifying all samples of the test set. When evaluating the accuracy of the
calibration models SPA-MLR (Sucessive Projections Algorithm- Multiple Linear
Regression) and PLS (Partial Least Square) using the elliptical confidence
region it is perceived that they contain the ideal point, when the technique used
was the external validation, it allows us to infer, these models lack of significant
systematic errors. By analyzing these models using the cross-validation
technique, we note that they do not contain the ideal point according to the
elliptical region of confidence. The proposed methods are promising for
determining phenotypic characteristics in a nondestructively way in castor bean
genotypes.
Keywords: seed, castor bean, ricin, NIR spectroscopy, multivariate calibration
CAPÍTULO 1
Introdução e Objetivos
1
1. INTRODUÇÃO
1.1. Caracterização do Problema
As sementes apresentam duas importantes funções: implantação da cultura e
matéria-prima para a indústria. Dentre outros fatores o uso de sementes de boa
qualidade e cultivares melhoradas podem definir a produção e a produtividade de
uma cultura. Portanto, sementes representam uma tecnologia que envolve, no caso
de cultivares, um direito de propriedade intelectual que pode ser de alto valor de
mercado (PESKE; BARROS, 2012).
A preservação da variabilidade ou a conservação dos recursos genéticos é
considerada uma das questões primordiais para a sobrevivência da humanidade.
Esta preservação necessita de classificações para posterior utilização dos genótipos
armazenados (MILANI; MIGUEL JÚNIOR; SOUSA, 2009). Segundo os mesmos
autores, a correta classificação e identificação das plantas a partir de sementes é
uma ferramenta relevante para o melhoramento e desenvolvimento de cultivares que
atendam aos diversos agroecossistemas.
A mamona destaca-se dentre as oleaginosas utilizadas para a produção de
biodiesel e na indústria química, principalmente como cultura promissora para o
semiárido do Brasil em decorrência do alto teor de óleo (45% a 50%), precocidade
na produção e relativa resistência ao estresse hídrico (AZEVEDO et al., 2007;
CÉSAR; BATALHA, 2010; SEVERINO et al., 2012).
O óleo extraído da semente da mamoneira é matéria-prima para a fabricação
de diversos produtos elaborados tais como: cosméticos, sabões, lubrificantes, tintas,
plásticos biodegradáveis, fibras sintéticas, além de produtos farmacêuticos. Na
biomedicina, este óleo entra na composição de próteses e de implantes e substitui o
silicone, como ocorre em cirurgias ósseas, de mama e de próstata. Apesar do
mercado ricinoquímico garantir a demanda por este óleo, sua expansão em larga
escala se deve ao campo energético dos biocombustíveis (BELTRÃO et al., 2011;
SEVERINO et al., 2012).
O principal coproduto gerado a partir da extração do óleo é a torta ou farelo
de mamona e, por ser uma excelente fonte de nitrogênio é utilizada como adubo de
qualidade. Atualmente, um grande desafio tem sido produzir torta ou farelo para
ração animal. Porém, em sua forma natural ela é imprópria, pois apresenta
2
compostos tóxicos e alergogênicos, que são: a proteína tóxica ricina, o alcaloide
ricinina e um complexo alergogênico CB - 1A (LIMA et al., 2011; SEVERINO et al.,
2012).
A cultura da mamona possui baixa expansão e um dos entraves é a baixa
qualidade do material utilizado para implantação da cultura, pois o cultivo ainda é
realizado com sementes dos próprios agricultores, as quais possuem alto grau de
heterogeneidade, diversidade e alto polimorfismo. Com isto, ocorrem problemas na
produtividade, surgimento de doenças e pragas, maior demanda nos tratos culturais
e maior tempo gasto na colheita e no beneficiamento (FREIRE et al., 2007).
Diante do exposto surge à necessidade de metodologias analíticas rápidas,
não destrutivas, não invasivas, de alta frequência analítica e de baixo custo para
fenotipagem de componentes das sementes. Dentre estas metodologias se destaca
a espectroscopia no infravermelho próximo (NIR), por ser uma técnica que atende
essas características (SIMÕES, 2008; OZAKI, 2012). A espectroscopia NIR é
considerada uma poderosa ferramenta para análises quantitativas e qualitativa de
variáveis químicas e físicas, podendo ser aplicada às amostras de vários tipos, tais
como da indústria de fármacos, de polímeros, produtos petroquímicos, alimentos e
agrícolas (OZAKI, 2012).
1.2. Objetivos Gerais

Desenvolver uma metodologia para classificação de duas diferentes
cultivares comerciais de mamoneira.

Estudar a viabilidade de modelos de calibração com medidas no NIR
para predição de ricina em sementes de mamoneira.
3
CAPÍTULO 2
Fundamentação Teórica
4
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1. A Cultura da Mamona
2.1.1. Origem e Denominação
A origem da mamoneira (Ricinus Communis L.) é incerta em razão de sua
ampla adaptação as mais distintas condições climáticas. Apesar de ser uma cultura
de regiões áridas e semiáriadas, é também encontrada em outros locais (WEISS,
1983; FORNAZIERI JÚNIOR, 1986; SEVERINO et al., 2012).
Alguns estudiosos propõem o continente asiático como provável centro de
origem ao passo que outros consideram a África intertropical. A hipótese mais aceita
é de que esta espécie seja originária do Nordeste Africano, provavelmente da antiga
Abissínia, hoje Etiópia, em virtude da presença de uma elevada diversidade desta
planta neste local (BELTRÃO; AZEVEDO, 2007; CHIERICE; CLARO NETO, 2007;
ANJANI, 2012).
No Brasil, a introdução da mamoneira se deu durante a colonização
portuguesa por ocasião da vinda dos escravos africanos (TÁVORA, 1982; MOREIRA
et al., 1996; COSTA et al., 2006; ANJANI, 2012). No País, a planta se adaptou de
forma espontânea e asselvajada em várias regiões chegando a ser confundida com
uma planta nativa (BELTRÃO et al., 2011).
A mamoneira é uma planta pertencente família Euphorbiaceae, gênero
Ricinus e espécie Ricinus communis L, conhecida no Brasil pelas denominações de
mamoneira, carrapateira, palma-de-cristo, enxerida; em inglês, castor bean e castor
seed, em alemão, wunder-baun (FORNAZIERI JÚNIOR, 1986; SEVERINO et al.,
2012).
2.1.2. Produtos da Mamona
A mamoneira é explorada devido ao óleo que é extraído de suas sementes,
além de ser o único solúvel na natureza em álcool metílico e etílico, contêm em sua
composição o ácido graxo ricinoleico variando de 80% a 90% (GAJERA et al., 2010;
FERNÁNDEZ-CUESTA et al., 2011; YADAVA et al., 2012).
5
A estrutura química do ácido ricinoleico possui a particularidade de três
grupos funcionais altamente reativos: o grupo carbonila, no primeiro carbono; a
dupla ligação no nono carbono e o grupo hidroxila, no décimo segundo carbono
(Figura 1). Esses grupos funcionais fazem com que o óleo de mamona possa ser
submetido a diversos processos químicos, nos quais podem ser obtidos muitos
produtos (CANGEMI, SANTOS; CLARO NETO, 2010).
Figura 1 - Estrutura molecular do ácido ricinoleico (ALBUQUERQUE, 2010).
Apesar da alta toxicidade das sementes o óleo de rícino não é tóxico visto que
a ricina não é solúvel em lipídios. Desta forma, todo componente tóxico fica restrito à
torta ou farelo (SEVERINO et al., 2012). Em virtude desta toxicidade a torta da
mamona apesar de possuir alto teor de proteínas, não pode ser utilizada diretamente
como alimento para animais (HOFFMAN et al., 2007; SEVERINO et al., 2012;
FERNANDES et al., 2012).
A torta vem sendo utilizada como fertilizante de cobertura sem nenhum tipo
de tratamento. Ela possui alto teor de fibras, rápida mineralização e é excelente
fonte de nitrogênio, fósforo, potássio e cálcio, além de promover o controle de
algumas espécies de nematoides (LIMA et al., 2011; FERNANDES et al., 2012).
2.1.3. Ricina
A ricina é classificada como uma lectina glicoproteina composta de duas
cadeias, A e B, unidas por uma ligação de dissulfeto. Ela possui cerca de 60 KDa e
representa de 1 a 5% da massa da torta de mamona (GREENFIELD et al., 2002;
SEVERINO et al., 2012).
6
A estrutura tridimensional da ricina pode ser visualizada na Figura 2 (a) e 2
(b). Na Figura 2 (a), em verde encontra-se a cadeia B; em vermelho, as α-hélices da
cadeia A; em laranja, as folhas- β da cadeia A; em cinza, as alças da cadeia A.
A cadeia A, também chamada RTA, possui predominância do padrão α-hélice
(36%) e é dividida em três domínios, visualizados na Figura 2 (b): do resíduo 01 ao
resíduo 117 (acinzentado); do resíduo 118 ao 210 (branca) e do resíduo 211 ao 267
(pontilhado). A estrutura secundária folha-β é a de maior quantidade (37%) na
cadeia B (RTB). Esta pode ser dividida em dois domínios iguais tridimensionalmente,
cada um possui dois pares de pontes dissulfeto e uma galactose (Figura 2 (b))
(HALLING et al., 1985; MONTFORT et al., 1987; HARTLEY; LORD, 2004; AUDI et
al., 2005).
(a)
(b)
Figura 2 – 2 (a) - Estrutura tridimensional da ricina (2,5 Å). Em verde, a cadeia B; em
vermelho, as α-hélices da cadeia A; em laranja, as folhas- β da cadeia A; em cinza, as
alças da cadeia A. 2 (b) - Estrutura tridimensional da ricina. Acima, a cadeia A; abaixo a
cadeia B; em vermelho as galactoses e em verde, as pontes dissulfeto (HARTLEY; LORD,
2004).
Enquanto a maioria dos genes envolvidos na síntese e no volume do óleo de
rícino são cópias simples o número de genes da família ricina é muito maior do que
o que se pensava antes do sequenciamento do genoma da mamona (CHAN et al.,
2010). Devido a isto, os programas de melhoramento genéticos se deparam com a
dificuldade de desenvolvimento de variedades com baixo teor de ricina. Já que é
difícil mutagenizar vários desses genes, simultaneamente, sem causar alterações
fenotípicas indesejáveis (HALLING et al., 1985; BALDONI, 2010).
A ricina é uma proteína que tem a função de armazenamento nas sementes,
fornecendo nutrientes durante a germinação e atuando como proteína de defesa.
Ela é sintetizada como preproricina no desenvolvimento das sementes e se
7
encontra no lúmen do retículo endoplasmático (RE), quando o peptídico é
removido, formando a proricina. No RE é formada uma ligação de dissulfeto
intramolecular entre as subunidades A e B, juntando o heterodímero maduro para
posterior remoção do propeptideo, gerando o dímero maduro (MALTMAN et al.,
2007).
Segundo Baldoni et al. (2011) foi observado entre 20 acessos do banco
germoplasma da Embrapa Algodão, teores de ricina entre 3,5 e 32,2 g Kg-1.
A ricina é considerada uma arma potencial de bioterrorismo em razão da sua
alta toxicidade e facilidade de produção em laboratório simples (Doan, 2004; Audi
et al., 2005). Neste sentido, o Centro Britânico de Controle e Preservação de
Doenças classifica a ricina como uma substância de ameaça moderada (tipo B)
(CANGEMI, SANTOS, CLARO NETO, 2010).
2.2. Espectroscopia na Região do Infravermelho
A região do infravermelho compreende a radiação eletromagnética com
comprimento de onda de 780 a 1.000.000 nm, sendo subdivida em três sub-regiões:
infravermelho próximo - NIR (780 – 2.500 nm), infravermelho médio - MIR (2.500 –
50.000 nm) e infravermelho distante - FAR (50.000 – 1.000.000 nm) (SKOOG;
HOLLER; NIEMAN, 2009).
A radiação infravermelha causa alteração nos modos rotacionais e
vibracionais das moléculas (BARBOSA, 2008). Portanto, é uma técnica que se limita
para espécies moleculares com pequenas diferenças de energia entre diversos
estados vibracionais e rotacionais (SKOOG; HOLLER; NIEMAN, 2009; EWING,
2011).
Para que uma molécula absorva a radiação infravermelha ela deve possuir
uma variação no momento de dipolo, durante seu movimento rotacional ou
vibracional (SKOOG; HOLLER; NIEMAN, 2009). Nessas circunstâncias, o campo
elétrico alternado da radiação pode interagir com a molécula e ocasionar variações
na amplitude de um de seus movimentos.
Moléculas diatômicas heteronucleares como, por exemplo, o cloreto de
hidrogênio, possuem um momento de dipolo significativo, isto é, modos vibracionais
de
absorção
ativos
no
infravermelho.
O
contrário
ocorre
em
espécies
8
homonucleares, como O2, N2 ou Cl2, as quais não possuem variação no momento de
dipolo tendo, como consequência, a não absorção da radiação infravermelha
(BARBOSA, 2008; SKOOG; HOLLER; NIEMAN, 2009; EWING, 2011).
Devido às vibrações e rotações de diferentes tipos que ocorrem nas ligações
da molécula, as posições relativas aos átomos, não são fixas, mas oscilam
continuamente; assim, essas vibrações podem ser classificadas em estiramento e
deformação (SKOOG; HOLLER; NIEMAN, 2009).
A característica da vibração de estiramento é a variação contínua na distância
interatômica ao longo do eixo da ligação entre dois átomos; já as vibrações de
deformação envolvem uma variação no ângulo entre duas ligações e são de quatro
tipos: deformação simétrica no plano, deformação assimétrica no plano, deformação
simétrica fora do plano e deformação assimétrica fora do plano (SKOOG; HOLLER;
NIEMAN, 2009).
A vibração molecular pode ser descrita por um modelo simples, similar ao de
um oscilador harmônico, conforme a Figura 3 (a) (PASQUINI, 2003).
(a)
(b)
Figura 3 – 3 (a) - Diagrama de energia potencial para os osciladores harmônico e 3 (b) –
anarmômico.
De acordo com o tratamento da mecânica quântica referente ao modelo
simples do oscilador harmônico, o nível de energia vibracional entre dois átomos de
uma molécula é quantizado segundo a Equação 1.
(1)
9
Em que:
- energia vibracional,
- constante de Plank;
- frequência vibracional clássica.
O modelo harmônico impõe uma restrição adicional na qual o número
quântico vibracional só poderá variar de uma unidade,
, ficando proibidas
transições entre mais de um nível de energia (PASQUINI, 2003).
Em temperatura ambiente a maioria das moléculas se encontra no nível
vibracional fundamental
e as transições permitidas
, são
denominadas transição fundamental ou 1o harmônico em que este domina o
espectro de absorção do infravermelho (SCAFI, 2000; 2005).
Embora o modelo harmônico possa ser útil para entender a espectroscopia
vibracional, este modelo não consegue explicar o comportamento de moléculas
reais. A principal limitação é não considerar as forças coulômbicas de atração e
repulsão nem a dissociação da ligação (NUNES, 2008)
A partir de evidências experimentais as moléculas se comportam como
osciladores anarmônicos (Figura 3 (b)); neste modelo são permitidas a ocorrência
de sobretons (transições com
) e a existência de bandas de
combinação (CHAGAS, 2006).
2.2.1. Espectroscopia na Região do Infravermelho Próximo
A região espectral NIR compreende um tipo de espectroscopia vibracional
que utiliza energia do fóton na faixa de energia de 2,65 x10 -19 a 7,96 x10-20 J. Neste
intervalo as bandas de absorção são de sobretons ou combinações de vibrações
fundamentais de estiramento, que envolvem os grupos funcionais cujas ligações são
polarizadas, como C-H, N-H, O-H e S-H (PASQUINI, 2003; SKOOG; HOLLER;
NIEMAN, 2009).
A intensidade das bandas de absorção no NIR é cerca de 10 a 1000 vezes
mais fracas que sua banda fundamental na região do infravermelho médio (MIR).
Isto poderia ocasionar uma desvantagem devido à diminuição da sensibilidade
10
analítica (LIMA et al., 2009). Entretanto, tal dificuldade pode ser superada com o uso
de fontes de radiação interna e detectores de alta eficiência que contribuem para o
aumento da relação sinal/ ruído (HONORATO, 2006).
Uma vantagem do NIR é sua baixa absortividade, a qual permite melhor
penetração da radiação em amostras sólidas e análises diretas de fortes
absorventes como, por exemplo, de líquidos turvos ou sólidos nos modos de
reflectância, transmitância ou transflectância, conforme a Figura 4, sem necessidade
de pré-tratamento da amostra (SIMÕES, 2008; LIRA, 2010).
(a)
(b)
(c)
Figura 4 - Modos de medição utilizados em espectroscopia NIR. 4 (a) transmitância; 4 (b)
transflectância e 4 (c) reflectância difusa, através do meio de dispersão (PASQUINI, 2003).
Na Figura 4 (a) observa-se o modo de transmitância, muito usada na
espectrometria UV – VIS convencional. As amostras são medidas em cubetas de
vidro ou quartzo com percurso óptico variando de 1 a 50 mm.
O modelo de transflectância é representado na Figura 4 (b). Durante esse
tipo de medida usam-se feixes de fibra óptica ou dispositivos para este fim,
diferenciando-se das medidas de transmitância pelo caminho óptico duplo.
As medidas de reflectância difusa de amostras sólidas (Figura 4 (c)) formam
a base das medidas NIR, com predominância dos fenômenos de espalhamento e
absorção de partículas sólidas. Para descrever esse comportamento, Kubelka-Munk
(KULBELKA; MUNK, 1931) propuseram um modelo empírico que descreve esse tipo
de medida, conforme a Equação 2 mas ela não se aplica no caso de materiais
opacos de espessura infinita e não são descritos na lei de Beer.
(2)
11
Em que:
- concentração;
- reflectância difusa, obtida por:
(3)
Sendo:
- intensidade da radiação refletida pela amostra;
- intensidade refletida por um material de referência padrão.
Este padrão deve ser um material não absorvente, estável, com reflectância
absoluta elevada e relativamente constante na região espectral do NIR. Em geral,
são empregados, para esta finalidade, o brometo de potássio, o teflon, o sulfato de
bário e o óxido de magnésio.
Na prática, a equação de Kubelka-Munk, tal como a lei de Beer, é limitada,
sendo aplicada apenas em bandas de absorção de baixa intensidade; no caso do
NIR ocorre desvio de linearidade já que não é possível separar a absorção do
analito da absorção da matriz. Assim, deve-se substituir a Equação 2 pela Equação
4, em que é utilizada a aplicação de uma relação entre a concentração e a
reflectância:
(4)
A Equação 4 é muito utilizada para o desenvolvimento de métodos analíticos
baseados em medidas de reflectância e não se afasta muito da previsão de KubelkaMunk. Para pequenas alterações na reflectância
comportamento linear com a concentração do analito.
convencionou-se um
12
2.3. Quimiometria
A Quimiometria se propõe a solucionar problemas de interesse e origem na
química, ainda que as ferramentas de trabalho provenham principalmente da
matemática, estatística e computação (BEEBE; PELL; SEASHOLTZ, 1998;
FERREIRA et al., 1999).
As abordagens da quimiometria envolvem: planejamento e otimização de
experimentos; pré-processamento de dados espectrais; reconhecimento de padrões;
seleção de variáveis e amostras; calibração multivariada e transferência de
calibração (BEEBE; PELL; SEASHOLTZ, 1998).
2.4. Pré- Processamento
Os dados originais provenientes de técnicas instrumentais podem apresentar
alterações não desejadas, como ruídos instrumentais, intensidade com magnitudes
diferentes e variação sistemática da linha de base. Essas alterações espectrais, não
possuem, normalmente, relação com a composição da amostra e, portanto, não
contribuem para os modelos multivariados, sendo necessário sua remoção por meio
de técnicas de pré-processamento (MASSART et al., 1997; FERREIRA et al., 1999;
BUENO, 2011).
A maior contribuição desta variação pode ser atribuída à falta de estabilidade
do instrumento, ao espalhamento da radiação durante a realização das medidas ou
à variabilidade das propriedades físicas da amostra (BEEBE; PELL; SEASHOLTZ,
1998).
As técnicas mais usadas no pré-processamento de dados aplicadas no
domínio das amostras são: normalização, ponderação, suavização e correção da
linha de base (BEEBE; PELL; SEASHOLTZ, 1998).
A normalização é efetuada dividindo-se cada variável por uma constante, a
partir de uma análise preliminar dos dados. Na ponderação se atribuem as amostras
mais importantes, pesos proporcionais, multiplicando-se cada elemento do vetor
amostra pelo seu peso. A técnica de suavização de ruído é usada para aumentar a
relação sinal/ruído. Com esta finalidade podem ser utilizados os seguintes filtros
digitais: Savitzky-Golay (SAVITZKY; GOLAY, 1964; BEEBE; PELL; SEASHOLTZ,
13
1998), transformada de Fourier (CERQUEIRA; POPPI; KUBOTA, 2000) e
transformada Wavelet (GALVÃO et al., 2001).
As variações sistemáticas não relacionadas com a propriedade de interesse
analítico são descritas como feições da linha de base. Elas podem dominar a
análise, se não removidas. Para sua correção pode-se usar: derivação e correção
multiplicativa de sinais (MSC) (BEEBE; PELL; SEASHOLTZ, 1998).
Nas variáveis podem ser aplicadas três técnicas de pré-processamento:
centralização dos dados na média, o escalonamento e o auto-escalonamento. A
centralização dos dados na média pode ser definida como a subtração dos
elementos de cada linha pela média da sua respectiva coluna. No escalonamento
cada elemento de uma linha é dividido pelo desvio padrão da sua respectiva
variável, fazendo com que todos os eixos da coordenada sejam conduzidos à
mesma escala. O auto-escalonamento consiste em centralizar os dados na média e
efetuar o escalonamento. Utilizam-se o escalonamento e o auto-escalonamento
quando se pretende atribuir a mesma importância às variáveis do sistema de
investigação (MASSART et al., 1997, BEEBE; PELL; SEASHOLTZ, 1998).
2.5. Métodos de Reconhecimento de Padrões
As técnicas de reconhecimento de padrões têm, por finalidade, identificar as
semelhanças e diferenças presentes nos diversos tipos de amostras. Essas técnicas
se fundamentam nas seguintes suposições: amostras do mesmo tipo são
semelhantes, existem diferenças entre tipos variados de amostras. As semelhanças
e diferenças são expressas nas medidas utilizadas para caracterizar as amostras
(GONZÁLEZ, 2007).
Dentre as técnicas de reconhecimento de padrões, Beebe; Pell; Seasholtz
(1998) e González (2007) as classificam em:
 Não – supervisionadas: são aquelas usadas para avaliar a existência de
similaridade ou diferenças entre as amostras, sem utilizar o conhecimento prévio dos
membros das classes. Os principais métodos deste tipo são: análise de
agrupamento hierárquico ((Hierarchical Cluster Analysis – HCA) e análise de
componentes principais (Principal Component Analysis – PCA) (BARROS NETO;
SCARMINIO; BRUNS, 2006).
14
 Supervisionadas: são aquelas usadas para prever se uma amostra
desconhecida pertence a uma classe conhecida, a várias classes ou a nenhuma.
Para isto, é conveniente uma informação adicional sobre os membros das classes,
ou seja, é necessário um conjunto de treinamento com objetos de categorias
conhecidas para a elaboração de modelos que sejam capazes de identificar
amostras desconhecidas. Dentre as técnicas de reconhecimento de padrões
supervisionadas podem ser citadas: a modelagem independente e flexível por
analogia de classes (Soft Independent Modeling of Class Analogy - SIMCA) e a
análise discriminante linear (Linear Discriminant Analysis - LDA) (BRUNS; FAIGLE,
1985; DERDE; MASSART, 1988).
2.5.1. PCA
A PCA é um dos métodos multivariados mais comuns empregada na análise
dos dados (BROWN, 1995; FERREIRA, 2002). Ela permite a interpretação
multivariada de conjuntos de dados complexos e com grande número de variáveis
como, por exemplo, espectros no infravermelho próximo, por meio de gráficos bi ou
tridimensionais. Esses gráficos apresentam informações que expressam a existência
de correlação entre diversas variáveis facilitando a interpretação multivariada do
comportamento da amostra (BEEBE; PELL; SEASHOLTZ, 1998; SABIN; FERRÃO;
FURTADO, 2004).
A utilização da PCA visa reduzir a dimensionalidade do conjunto de dados
original ou pré-processados, minimizando a covariância entre as variáveis, sem
perda de informações, permitindo a observação de semelhança e diferença entre as
amostras. Esta redução é obtida por meio do estabelecimento de novas variáveis
ortogonais entre si, denominadas componentes principais (PCs) que são
combinações lineares das variáveis originais (MARTENS; NAES, 1989; GELADI;
KOWALSKI, 1986, FERREIRA, 2002).
De acordo Beebe; Pell; Seasholtz (1998); Sena et al. (2000); Sabin; Ferrão;
Furtado (2004); Souza; Poppi (2012), na análise de componentes principais a matriz
X é decomposta em um produto de duas matrizes, como ilustrado na Equação 5:
15
(5)
Em que:
- escores (scores);
- pesos (loadings, P);
– resíduos.
Os escores representam as coordenadas das amostras no sistema de eixos
formados pelas componentes principais. Cada PC é constituída pela combinação
linear das variáveis originais e os coeficientes da combinação são denominados
pesos. Os pesos são os cossenos dos ângulos entre as variáveis originais e as
componentes principais (PCs). A PC1 é definida na direção da máxima variação no
conjunto de dados, a PC2 é traçada perpendicular à primeira, com o intuito de
descrever a maior porcentagem da variação não explicada pela PC1 e assim por
diante.
Enquanto os escores representam as relações de similaridade entre as
amostras, os pesos representam a contribuição de cada variável para a formação
das PCs. Por meio da análise conjunta do gráfico de escores e pesos é possível
verificar quais variáveis são responsáveis pelas diferenças observadas entre as
amostras. Uma das ferramentas utilizadas para determinar o número de PC a ser
utilizado no modelo PCA é a porcentagem de variância explicada acumulada
(WOLD; ESBENSEN; GELADI, 1987; KAMAL-ELDIN; ANDERSSON, 1997; SABIN;
FERRÃO; FURTADO, 2004).
Segundo Souza; Poppi (2012) existem diversos algoritmos disponíveis para a
realização da PCA e quatro deles aparecem com frequência na literatura: o
algoritmo dos mínimos quadrados parciais iterativo não linear (Non linear Iterative
Partial Least Squares - NIPALS) (GERADI; KOWALSKI, 1986), decomposição em
valores singulares (Singular Value Decomposition - SVD) (MARTENS; NAES, 1989;
BRERETON, 2007), os quais utilizam a matriz de dados X, decomposição em
autovalores (Eigenvalue Decompostion - EVD) e POWER que trabalham produto
cruzado X’.X. (LATHAUWER; MOOR; VANDEWALLET, 2000; BRERETON, 2007).
16
2.5.2. SIMCA
É um método de reconhecimento de padrões supervisionado que considera
informações sobre a distribuição de um conjunto de amostras. O SIMCA estima um
grau de confiança da classificação podendo prever novas amostras como
pertencentes a uma ou mais classes ou a nenhuma classe. Para isto este método se
baseia no uso da PCA para modelar a forma e a posição do objeto definido pelas
amostras no espaço linha visando à definição de uma classe (WOLD, 1976; BRUNS;
FAIGLE, 1985; DASZYKOWSKI et al., 2007; STUMPE et al., 2012).
Um modelo PCA é construído e delimitado a uma região espacial
multidimensional para cada classe ou grupo de amostras conhecida. Esses modelos
são totalmente independentes. O número de componentes principais necessários
para descrever os dados pode variar de uma classe para outra dependendo do grau
da complexidade da estrutura dos dados em cada classe (BARROS NETO;
SCARMINIO; BRUNS, 2006; FLATEN; GRUNG; KVALHEIM, 2004; FLUMIGNAN,
2010).
Após seu estabelecimento, os modelos são utilizados para classificar
amostras futuras como pertencendo a uma das classes. Isto ocorrerá quando a
amostra apresentar características semelhantes que a permitam ser inserida neste
espaço multidimensional de uma das classes (BEEBE; PELL; SEASHOLTZ 1998;
SCAFI, 2000).
O SIMCA baseia-se no cálculo da distância da amostra ao modelo, utilizandose, para isto, a variância residual para cada amostra da classe X (Si) (Equação 6) e
a variância residual total, So (Equação 7) (SCAFI, 2000; FLATEN; GRUNG;
KVALHEIM, 2004; BRANDEN; HUBERT, 2005; POVIA, 2007).
(6)
17
(7)
Em que:
- número de amostras pertencentes ao conjunto de treinamento
da classe b;
- número de componentes principais utilizados pela classe b;
- número de variáveis,
e - índices das amostras e variáveis, respectivamente.
A localização da amostra em relação ao modelo é verificada por meio de um
teste F, o qual compara o valor obtido pela Equação 8 (Fcal) com um valor crítico
(Fcrit) que pode ser obtido empiricamente ou tabelado para determinado nível de
confiança. No caso da amostra investigada apresentar um valor de Fcal menor que o
obtido pelo Fcrit, esta amostra pertencerá, então, à classe em consideração (WOLD;
SJOSTROM, 1977; BLANCO et al., 1998; SCAFI, 2000; FLATEN; GRUNG;
KVALHEIM, 2004; POVIA, 2007).
(8)
De acordo com Beebe; Pell; Seasholtz (1998) a classificação SIMCA pode ser
expressa por dois tipos de erro:

Tipo I: a amostra não é classificada em sua classe verdadeira;

Tipo II: a amostra é classificada em uma classe distinta da sua.
Com base nesses tipos de erro, uma mesma amostra poderá não ser
classificada na sua classe verdadeira e ser ou não classificada em outra(s) classe(s).
18
2.5.3. LDA
A análise discriminante linear é uma técnica de classificação probabilística
que consiste em estimar uma combinação linear de duas ou mais variáveis
independentes. Ela obtêm funções discriminantes lineares as quais maximizam a
variância entre as classes e minimizam a variância dentro de cada classe. No caso
da existência desta função pode-se dizer que os pontos pertencentes às duas
classes são linearmente separáveis (BRUNS; FAIGLE, 1985; MASSART et al., 1997;
BALABIN; SAFIEVA, 2008; CASALE et al., 2010; DINIZ et al., 2012).
A LDA se assemelha à PCA, pois ambas buscam reduzir a dimensionalidade
dos dados na matriz de variáveis, enquanto a PCA busca encontrar uma direção que
tenha a máxima variância dos dados e um mínimo de dimensões relacionada; a LDA
tem a finalidade de selecionar uma direção por meio da qual se alcance a separação
máxima entre as classes avaliadas (YU; YANG, 2001; PONTES, 2009).
Apesar das diversas aplicações, a LDA possui, quando comparada com os
outros
métodos
de
reconhecimento
de
padrões
supervisionados,
duas
desvantagens: a primeira é com relação à limitação de uso em conjunto de dados de
pequena dimensão e a segunda é a colinearidade dos dados (YU; YANG, 2001;
SOARES et al., 2013).
Diante das desvantagens expostas a aplicação da LDA, em dados
espectrométricos é limitada pela geração de diversas variáveis por amostra. Assim,
o uso de procedimentos de redução de dimensionalidade e/ou seleção de variáveis
é uma maneira de superar esta dificuldade (CASALE et al., 2010; DINIZ et al., 2012).
2.6. Seleção de Variáveis e Amostras
2.6.1. Algoritmo para Seleção de Variáveis
Segundo Vasconcelos (2011) técnicas de reconhecimento de padrões e
calibração multivariada possuem limitações quando aplicadas a conjuntos de dados
com grande número de variáveis, visto que muitas dessas variáveis são irrelevantes
e apresentam alguma correlação.
19
As técnicas de seleção de variáveis envolvem a utilização de métodos
computacionais cuja finalidade é encontrar um subconjunto de variáveis capazes de
melhorar os resultados. Em último caso, mantê-los constante em termos de erro a
partir dos dados originais ou transformados. Os métodos de seleção de variáveis
buscam, ainda, produzir modelos mais simples ou parcimoniosos, por meio da
remoção de variáveis não informativas e da minimização da multicolinearidade entre
as variáveis (SOARES, 2010; GOMES, 2012).
De acordo com Gomes (2012) a busca por este subconjunto de variáveis
consiste de um problema de otimização combinatorial guiado por uma função
objetivo. Em geral, usa-se o erro de validação cruzada ou o erro para um conjunto
externo de amostras. As restrições impostas às combinações e às funções de custo,
definem a estratégia do algoritmo de seleção.
Existe vários algoritmos de seleção de variáveis dentre os quais se destacam:
Busca Exaustiva (FERREIRA; MONTANARI; GAUDIO, 2002), Algoritmo Genético
(COSTA FILHO; POPPI, 1999; LUCASIUS; KATEMAN, 1993), Método de eliminação
de variáveis não informativas (CENTER et al., 1996), Jack-Knife (EFRON, 1982;
MARTENS; MARTENS, 2000), Colônia de formigas (SHAMSIPUR, 2006), PLS em
intervalos – iPLS (NORGAARD et al., 2000), Backward PLS (PIERNA et al., 2009),
PLS em intervalos sinérgicos – siPLS (NORGAARD, 2005), OPS-PLS (TEOFILO,
2009), Busca de Tabu (GLOVER, 1989), Ponderação Iterativa dos Preditores
(FORINA; CASOLINO; MILLAN, 1999) e Algoritmo das Projeções Sucessivas
(ARAÚJO et al., 2001).
O algoritmo das projeções sucessivas tem sido muito utilizado em diversos
trabalhos de pesquisa e foi adotado neste trabalho.
2.6.1.1. Algoritmo das Projeções Sucessivas
O algoritmo SPA (Sucessive Projections Algorithm) foi proposto por Araújo et
al. (2001) como método de seleção de variáveis no âmbito de regressão linear
múltipla e aplicado a dados espectroscópicos.
Segundo Gomes (2012) o SPA é uma técnica do tipo forward com a restrição
de que a variável incorporada em cada iteração deve ser a menos multicolinear
possível com as variáveis previamente selecionadas.
20
O SPA é composto por três fases (GALVÃO et al., 2008). Gomes (2012) as
descrevem da seguinte forma:
Na primeira fase são geradas as cadeias de variáveis minimamente
redundantes empregando-se somente a matriz Xcal, geralmente centrada na média
das colunas. A etapa seguinte (Fase 2 do SPA), consiste em avaliar a correlação
das cadeias com o variável de interesse.
A terceira e última fase consiste em eliminar as variáveis que não apresentam
melhoria em termos de valor PRESS (Predicted Residual Error Sum of Squares),
com base em um teste F. Para isto, a cada variável é associado um “fator de
relevância” dado pelo produto dos desvios padrões amostral e do módulo do
coeficiente de regressão desta variável. Posteriormente, os modelos MLR são
construídos incluindo-se as variáveis em ordem decrescente de importância e a
cada nova variável calcula-se o valor de PRESS. O menor número de variáveis para
qual o valor de PRESS não difere do mínimo global empregando um teste F a 75%
de confiança é empregado no modelo MLR final.
O algoritmo SPA foi adaptado por Pontes et al. (2005) para atuar como
ferramenta de seleção de variáveis em problemas de classificação. Com a finalidade
de melhorar o desempenho da análise discriminante linear (LDA), que também é
afetada por problema de colinearidade (NAES; MEVIK, 2001).
Em geral, o procedimento de seleção de variáveis SPA - LDA utiliza três
conjuntos de dados: treinamento, validação e teste e compreende duas fases,
conforme descrito por Soares et al. (2013):
Na Fase 1 os dados de treinamento são centrados na média de cada classe.
Na Fase 2 os dados centrados na média são empregados para calcular uma matriz
de covariância. Nesta, os subconjuntos de variáveis são avaliados de acordo com
uma função de custo (Equação 9) relacionada com o risco médio de classificação
incorreta sobre a validação definida.
(9)
21
Sendo:
(10)
Na Equação 10 o numerador
é o quadrado da distância de
Mahalanobis (MAESSCHALCK; JOUAN-RIMBAUD; MASSART, 2000) entre a
amostra
(com índice de classe
) e a média
de sua verdadeira classe
(ambos os vetores linha) calculado sobre o conjunto de validação, distância dada
pela Equação 11:
(11)
Em que:
- matriz de covariância calculada para o conjunto de validação
(PEREIRA et al., 2008).
O denominador na Equação 10 corresponde ao quadrado da distância
Mahalanobis entre a amostra
e o centro da classe incorreta mais próxima. Um
valor pequeno de gn indica que a amostra
está próxima do centro de sua
verdadeira classe e distante dos centros das demais classes. A função de custo
é definida como o valor médio de gn sobre todas as amostras de validação (n = 1, 2,
...,
), de modo que o menor valor dos resultados de
resulta em uma
separação melhor das amostras, de acordo com sua verdadeira classe.
Após as variáveis serem selecionadas a classificação de uma nova amostra,
, pode ser realizada por meio do cálculo da distância de Mahalanobis em
relação ao vetor médio de cada classe. A amostra é, então, atribuída à classe com
menor distância de Mahalanobis. Observa-se que os vetores de médias e de matriz
de covariância agrupada são calculados sobre o conjunto de treinamento usando-se
as variáveis selecionadas.
Pontes et al. (2012) relatam que a divisão das amostras em três conjuntos
restringe o uso do SPA – LDA, no caso em que o número de amostra disponível é
22
limitante. Para superar esta dificuldade, os autores sugerem utilizar o conjunto de
treinamento para realizar a validação e assim orientar a seleção de variáveis no SPA
– LDA.
Aplicações bem sucedidas do SPA envolvendo calibração multivariada, foram
empregadas na quantificação de biodiesel em diesel (FERNANDES et al., 2011),
determinação de parâmetros de qualidade de óleos isolantes (PONTES et al.,
2011a), determinação simultânea de compostos aromáticos em água (LIMA;
RAIMUNDO; PIMENTEL, 2011) e na determinação de dipirona em ampolas
fechadas (SANCHES et al., 2012). Outros artigos reportam o uso do SPA associado
à classificação de diferentes tipos de amostras com em cigarros (MOREIRA et al.,
2009); óleos vegetais (GAMBARRA NETO et al., 2009), diesel/biodiesel (PONTES et
al., 2011b), álcool combustível (SILVA et al., 2012) e cerveja (GHASEMIVARNAMKHASTI et al., 2012).
2.6.2. Seleção de Amostras
O algoritmo para seleção de amostras desenvolvido pelos pesquisadores
KENNARD e STONE em 1969, denominado KS, é o mais conhecido entre os
químicos analíticos (KENNARD; STONE, 1969; GALVÃO et al., 2005; DANTAS
FILHO, 2007).
Segundo Galvão et al. (2005); Dantas Filho (2007) e Marreto (2010) este
algoritmo visa selecionar um subconjunto representativo de um conjunto de N
amostras, com a finalidade de assegurar uma distribuição uniforme do subconjunto
de amostras representadas pelo espaço de dados baseado na resposta instrumental
X. O KS segue um procedimento orientado, no qual novas seleções são realizadas
em regiões do espaço, distantes das amostras selecionadas. Para isto, o algoritmo
emprega a distância Euclidiana dx (p,q) entre os vetores x de cada par (p,q) de
amostras calculadas conforme descrito na Equação 12:
(12)
23
Em que:
e
onda para as amostras
- respostas instrumentais no j-ésimo comprimento de
e
, respectivamente;
- número de comprimento de onda no espectro.
O procedimento inicia-se pela escolha do par (p1, p2) de amostras para as
quais a distância dx(p1, p2) seja a maior. Em cada iteração subsequente o algoritmo
seleciona a amostra que apresenta a maior distância em relação à amostra
selecionada, procedimento este repetido até o número de amostras especificado ser
alcançado.
Galvão et al. (2005) propuseram uma extensão do KS denominada SPXY,
cuja função é aumentar a distância Euclidiana (dx) com a distância da variável no
espaço y. A distância dy(p,q) pode ser calculada para cada par de amostras p e q,
conforme a Equação 13:
(13)
Com o objetivo de atribuir a mesma importância na distribuição de amostras
em x e no espaço y, as distâncias
e
são divididas pelos seus
valores máximos no conjunto de dados. E desta maneira, à distância xy será
normalizada segundo a Equação 14:
(14)
Um procedimento de seleção similar ao algoritmo KS pode ser aplicado com
ao invés de
sozinho.
24
2.7. Calibração Multivariada
Pimentel; Galvão; Araújo (2008) definiram calibração como um procedimento
matemático e estatístico usado para relacionar valores medidos com grandezas
analíticas caracterizando os tipos de analito e suas quantidades ou concentrações.
Segundo Braga; Poppi (2004) entre os métodos de calibração existentes os
mais difundidos são os métodos univariados em que se tem apenas uma medida
instrumental para cada uma das amostras de calibração. Esses métodos são
relativamente fáceis de serem aplicados e validados. Porém em muitas situações a
medida de uma única variável não é capaz de descrever o sistema, a exemplo da
calibração baseada em dados espectroscópicos e cromatográficos.
Na calibração multivariada duas ou mais respostas instrumentais são
relacionadas à propriedade de interesse. Esses métodos possibilitam análises,
mesmo na presença de interferentes, desde que estejam presentes nas amostras de
calibração; determinações simultâneas, análises com baixa resolução, entre outros.
Isto permite que modelos de calibração multivariada sejam uma alternativa quando
métodos univariados não podem ser aplicados (BRAGA ; POPPI, 2004).
Soares et al. (2013) relatam que o processo de calibração multivariada
consiste, basicamente em duas etapas: calibração e validação. De acordo com
Soares (2010) busca-se na etapa de calibração, estabelecer uma relação
matemática entre a matriz de resposta instrumental (Matriz Xcal – contém as
variáveis independentes) com um vetor contendo a variável dependente, ou seja,
aquele que possui as propriedades de interesse determinadas pelos métodos de
referência (ycal).
Na segunda etapa, conhecida como validação do modelo, é oportuno verificar
se a relação entre a matriz Xcal e o vetor ycal é satisfatória para determinação da
propriedade de interesse. Segundo Brereton (2000) esta etapa de validação pode
ser realizada de duas formas diferentes: validação cruzada (Cross-validation) ou
validação externa por série de teste.
Soares (2010) relata que existem algumas métricas capazes de avaliar se os
valores preditos a partir das medidas X são condizentes com os de y, entre elas
pode-se citar: PRESS (Predicted Residual Error Sum of Squares) (MARTENS; NAES
(1989); BEEBE; PELL; SEASHOLTZ (1998); BRERETON (2000)), RMSE (Root
25
Mean Squares Error) (NAES et al. (2002)) e o RSEP (Relative Standard Error of
Prediction) (NAES et al. (2002)).
Vários métodos de regressão vêm sendo utilizados visando à construção de
modelos de calibração multivariada, tais como: Regressão Linear Múltipla (MLR),
Regressão por Componentes Principais (PCR) e Regressão por Mínimos Quadrados
Parciais (PLS) (NAES; MARTENS, 1984; FERREIRA et al., 1999).
2.7.1. Regressão Linear Múltipla
A MLR (Multiple Linear Regresssion) é a mais simples dos métodos de
calibração, no qual se assume que cada variável dependente do vetor y relaciona-se
linearmente com as variáveis independentes da matriz X (NAES; MARTENS, 1984;
BEEBE; PELL; SEASHOLTZ, 1998; FERREIRA, et al., 1999) como ilustrado na
Equação 15.
(15)
Sendo:
- matriz dos sinais de m amostras, medidos em j variáveis;
- matriz dos q parâmetros de m amostras;
- matriz dos coeficientes lineares de regressão;
- resíduo não modelado em y.
O vetor de regressão b é estimado na etapa de calibração empregando-se o
método mínimos quadrados, conforme a Equação 16.
(16)
Entretanto, de acordo com Gomes (2012) a resolução da Equação 16 requer,
para obter o vetor dos coeficientes de regressão (b) a inversa da matriz (
operação algébrica envolve algumas suposições acerca dos dados:
) e esta
26

O número de amostras de calibração deve ser maior ou igual ao
número de variáveis (m>n), caso contrário, o sistema de equações será
indeterminado.

As variáveis devem ser vetores linearmente independentes. A violação
desta suposição pode levar a uma matriz singular.
Tais suposições impossibilitam o uso da calibração MLR, em medidas que
possuam muitas variáveis sem a realização de uma seleção prévia das mesmas
(Gomes, 2012).
2.7.2. Regressão em Componentes Principais
A PCR (Principal Components Regression) é um método de calibração que
faz uso de uma transformação ortogonal da matriz X, de maneira a se obter um novo
conjunto de variáveis linearmente independentes. Para tanto, não necessita de
seleção de variáveis para contornar o problema de multicolinearidade dos dados
(VALDERRAMA, 2009).
A decomposição da matriz X é baseada no conceito de análise de
componentes principais em que uma matriz de alta dimensão é decomposta em
duas matrizes menores, chamadas escores (T) e pesos (P) (NAES et al., 2002;
BRERETON, 2003) de acordo com a Equação 17.
(17)
Em que:
- parte do resíduo deixado pela modelagem;
A regressão PCR faz uso da matriz T, que é ortogonal, para obter o vetor dos
coeficientes de regressão bPCR empregando-se o método dos mínimos quadrados
(OLS) similar ao MLR, de acordo com a Equação 18 (Gomes, 2012).
(18)
27
Em que:
- número de componentes principais empregados na obtenção dos
coeficientes de regressão;
- resíduos não modelados.
2.7.3. Regressão em Mínimos Quadrados Parciais
O método de calibração multivariada PLS(Partial Least Square) foi
desenvolvido por Herman Wold e colaboradores, no período de 1975 a 1982. Na
modelagem PLS a matriz X também é decomposta, assim como ocorre na PCR,
porém este método utiliza tanto as informações da matriz de dados independentes
(Matriz X), como as informações da matriz de referências (Y) (WOLD, 2001;
SIMÕES, 2008).
Ao considerar a determinação de mais de uma espécie de interesse, as
matrizes Xcal e Ycal são decompostas em suas matrizes de pesos e escores,
respectivamente, como indicado nas Equações 19 e 20.
(19)
(20)
Em que:
- matrizes dos escores;
- matrizes dos pesos das matrizes X e Y;
- matriz de resíduos espectrais;
- matriz dos resíduos de concentração.
28
Por fim, o modelo resultante da PLS consiste em relacionar linearmente os
escores da matriz X com os escores da matriz Y (SIMÕES, 2008) de acordo com as
Equações 21 e 22:
(21)
(22)
Em que:
- matriz dos coeficientes de regressão;
- matriz de resíduos dos escores;
- matriz de resíduos de concentração.
A obtenção dos parâmetros de um modelo PLS pode ser realizada
empregando-se diferentes tipos de algoritmo (ANDERSSON, 2009), com destaque
para o algoritmo de escores não ortogonalizados (MARTENS; NAES, 1989) e o
NIPALS (BRERETON, 2000).
29
CAPÍTULO 3
Classificação de sementes de mamona
30
3. CLASSIFICAÇÃO DE SEMENTES DE MAMONA
3.1. Introdução
As plantas da mamoneira possuem grande variabilidade em diversas
características, como hábito de crescimento, cor das folhas e do caule, tamanho, cor
e teor de óleo das sementes. Pode-se, portanto, encontrar tipos botânicos com porte
baixo ou arbóreo, ciclo anual ou semiperene, como folhas e caule verde, vermelho
ou rosa, com a presença ou ausência de cera no caule, com frutos inermes ou com
espinhos, deiscentes ou indeiscentes, com sementes de diversos tamanhos,
colorações, teores de óleo e de ricina (SAVY FILHO, 2005; BELTRÃO; AZEVEDO,
2007).
Apesar disto, nem sempre é possível identificar qual o genótipo por inspeção
visual das sementes. Em geral, o procedimento de identificação de algumas
cultivares é feito por meio do plantio da semente e espera-se, no mínimo, um mês
para que, através do seu crescimento e desenvolvimento, ocorra sua identificação
morfológica. Técnicas de marcadores moleculares também são empregadas para
esta classificação e identificação (VECCHIA; SILVA; SOBRINHO TERENCIANO,
1998; FERREIRA; 2003; VIDAL et al., 2005). Porém são difíceis de serem
implantadas em escala de rotina, destroem a semente, inviabilizando-as para futuros
testes; são lentas e necessitam de pessoal com alta qualificação técnica.
Esses desafios podem ser superados por meio do desenvolvimento de
métodos analíticos baseados no uso da espectrometria de reflectância no
infravermelho próximo (NIR) e das técnicas quimiométricas.
A aplicação da espectroscopia NIR e das técnicas de classificação, tem sido
utilizadas em diversos tipos de matrizes, como: biodiesel (VERAS et al., 2010;
BALABIN; SAFIRA, 2011; INSAUSTI et al., 2012), gasolina (BALABIN, R.; SAFIEVA;
LOMAKINAC, 2010); cigarros (MOREIRA et al., 2009), cerveja (EGIDIO et al., 2011;
GHASEMI-VARNAMKHASTI et al., 2012); madeira (CARNEIRO, 2008); vagens de
soja (SIRISOMBOON; HASHIMOTO; TANAKA, 2009); azeitonas (CASALE et al.,
2010), azeite (SINELLI et al., 2010; GALTIER et al., 2011); vinhos (RIOVANTO et al.,
2011); mel (CHEN et al., 2012) e gás liquefeito de petróleo (DANTAS et al. 2013).
Apesar
dos
diversos
artigos
com
aplicações
bem
sucedidas
da
espectroscopia NIR e técnicas de classificação, a análise de sementes utilizando
31
essa associação ainda é pouco explorada na literatura e apenas dois trabalhos
foram encontrados. Estes serão detalhados a seguir.
LEE; CHOUNG (2011) desenvolveram um estudo para avaliar o potencial da
espectroscopia NIR na classificação de sementes de soja geneticamente modificada
(GM) e não-GM. Espectros NIR foram coletados a partir das sementes individuais
em que cada semente foi colocada em um suporte que permitiu que a radiação
fosse refletida de um lado da semente. Todos os dados espectrais foram registados
como o logaritmo do inverso da reflectância (log 1 / R) na região espectral de 400 a
2500 nm, com resolução de 2 nm e média de 32 varreduras. As técnicas
quimiométricas utilizadas foram análise de componentes principal (PCA) e análise
discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA). O modelo PLS-DA usando
os dados pré-processados, obteve a melhor calibração e um certo na classificação
de 97%. De acordo com os autores, os resultados com a espectroscopia NIRA em
conjunto com técnicas quimiométricas, podem ser usado para identificar soja GM
evitando, assim, análises demoradas, destrutivas e trabalhosas.
VITALE et al. (2013) estudaram o potencial da espectroscopia NIR acoplada a
técnicas quimiométricas (SIMCA, PLS-DA) para verificar a origem de sementes de
pistache (Pistacia vera L.). Foram analisadas 483 amostras de seis diferentes
origens. Os espectros foram registrados entre 10.000 e 4000 cm -1, média de 82
varreduras em uma resolução nominal de 4 cm -1, em sementes cortadas ao meio de
forma longitudinalmente, no modo de reflectância. Os resultados demonstraram que
mais de 95% das amostras de validação foram corretamente classificadas utilizando
o PLS-DA. Resultados similares foram obtidos utilizando-se a técnica SIMCA. Os
autores concluíram que a associação da espectroscopia NIR e técnicas de
classificação pode ser uma valiosa ferramenta para rastrear a origem de pistache,
proporcionando uma autenticação confiável de forma rápida e barata.
3.2. Objetivos Específicos
 Aplicar a espectroscopia NIR e a técnica PCA na discriminação de cultivares
duas de mamona;
 Utilizar medidas NIR com modelos SIMCA e SPA-LDA para a classificação de
duas cultivares de mamona.
32
3.3. Experimental
3.3.1. Aquisição das Amostras
Duas cultivares de mamona (BRS Nordestina e BRS Paraguaçu) foram
utilizadas neste trabalho (Figura 5). Para cada cultivar foram empregadas trezentas
e cinquenta amostras de sementes de alta qualidade genética, cedidas pela
Embrapa Algodão, na cidade de Campina Grande, Paraíba, Brasil. As amostras
foram sempre acondicionadas a uma temperatura de 21ºC e umidade relativa de
70%.
Figura 5 – Sementes das cultivares de mamona, BRS Nordestina e BRS Paraguaçu.
3.3.2. Instrumentação
As medidas de reflectância difusa foram obtidas em um espectrofotômetro
VIS-NIR modelo XDS Rapid ContentTM Analyser (Foss Analytical, Hogans, Sweden)
conforme ilustrado na Figura 6.
33
Figura 6 - Espectrofotômetro VIS-NIR.
Na Figura 7 (a) observa-se a célula de quartzo circular de 3 cm de diâmetro
usada para posicionar a amostra a ser analisada. Para bloquear a radiação espúria
do ambiente, foram usadas tampas reflexivas na célula de amostragem, Figura 7
(b).
(a)
(b)
Figura 7 – 7 (a) Célula de quartzo; 7 (b) Tampas reflexivas para a célula de quartzo.
3.3.3. Aquisição dos espectros NIR
Para o registro do sinal de base utilizou-se um padrão de reflectância
conforme observado na Figura 8.
Figura 8 - Padrão de reflectância
34
Os espectros de reflectância foram obtidos diretamente sem nenhum
tratamento químico das sementes. As medidas foram realizadas em quatro posições
em relação a carúncula da semente de mamona (0, 90, 180 e 3600) (Figura 5).
As amostras sempre foram dispostas na célula, da mesma maneira para
assegurar a uniformidade das medidas. Cada espectro foi obtido a partir de 32
varreduras na faixa de 400 a 2500 nm em intervalos de 0,5 nm. No total, obtiveramse 1200 espectros para cada cultivar de mamona. Um espectro médio para cada
semente foi calculado posteriormente, a partir das quatro posições de amostragem.
3.3.4. Programas Computacionais
O pré-processamento dos espectros originais e a aplicação das técnicas de
reconhecimento de padrões não supervisionado (Análise de Componentes
Principais-PCA) e supervisionado (SIMCA) foram realizados utilizando-se o
programa Unscrambler® 9.8. A aplicação do algoritmo Kennard-Stone utilizado para
seleção de amostras e a modelagem SPA-LDA foram realizadas em ambiente
Matlab R2008a.
3.3.5. Tratamento Quimiométrico dos Dados
3.3.5.1. Pré-processamento
A região espectral de 400 a 1099 nm foi descartada pois não continha
informação relevante para a construção dos modelos de classificação. Portanto, a
faixa compreendida entre 1100 a 2500 nm foi selecionada a priori como a região de
trabalho para classificação de sementes de mamoneira.
As técnicas de suavização Savitzky-Golay, correção multiplicativa de sinais
(MSC), correção de linha de base e derivação, foram avaliadas no préprocessamento dos espectros.
35
3.3.5.2. Reconhecimento de Padrões
Realizou-se uma análise exploratória utilizando-se a PCA com o objetivo de
observar a formação de agrupamentos.
O algortimo Kennard-Stone foi aplicado separadamente aos espectros de
cada cultivar de mamona com a finalidade de dividir as amostras em conjuntos de
treinamento (50%), validação (25%) e teste (25%), conforme a Tabela 1. Esses
conjuntos foram utilizados na análise de classificação SIMCA e na modelagem SPALDA.
Tabela 1 – Número de amostras dos conjuntos de treinamento, validação e teste,
selecionadas pelo algoritmo KS, para as classes Nordestina e Paraguaçu.
Classe
Conjuntos
Total
Treinamento
Validação
Teste
Nordestina
150
75
75
300
Paraguaçu
150
75
75
300
Na etapa de seleção de variáveis pelo algoritmo SPA foram utilizadas as
amostras dos conjuntos de treinamento e validação. Na seleção do número ótimo de
variáveis, com base na minimização da função do custo G, foi utilizado o conjunto de
validação e, para avaliar a eficiência dos modelos de classificação, o conjunto de
teste.
3.3.6. Método de Referência – Plantio no Campo Experimental
Com intuito de testar a habilidade de classifiação do modelo SIMCA, 50
sementes de cada cultivar foram rotuladas com numeração de 1 até 100 e
analisadas no NIR conforme descrito na seção 3.3.3.
Após a realização deste ensaio as sementes foram plantadas no campo
experimental, onde a semeadura foi realizada a uma profundidade de 5 cm,
utilizando-se apenas uma semente por cova. A emergência ocorreu em média nove
dias após o plantio (Figura 9). Porém algumas sementes não germinaram, sendo
necessário a realização do plantio de novas sementes.
36
Figura 9 – Plantio das cultivares BRS Paraguaçu e BRS Nordestina no campo experimental.
Devido ao clima quente, irrigações diárias foram efetuadas até o vigésimo
dia após o plantio. Realizou-se também a limpeza manual da área para o controle de
plantas daninhas.
3.4. Resultados e Discussão
3.4.1. Espectros NIR
Na Figura 10 são observados os espectros originais de 600 amostras das
duas diferentes cultivares de mamoneira: BRS Nordestina (N) e BRS Paraguaçu (P)
obtidos entre 1100 a 2500 nm. Nesses espectros não há ruído instrumental evidente.
Contudo, uma alteração do perfil de linha de base pode ser observado. Esta foi
corrigida empregando-se a primeira derivada, com o filtro de Savitzky-Golay,
polinômio de segunda ordem e uma janela de 15 pontos.
37
Figura 10 - Espectros Originais NIR de reflectância difusa das sementes de
mamona, BRS Nordestina e BRS Paraguaçu.
Os espectros derivativos das 600 amostras de sementes de mamoneira são
visualizados na Figura 11, observando-se a correção do incremento de linha de
base com o procedimento empregado. Nota-se que todas as amostras analisadas
possuem perfis espectrais semelhantes e sobrepostos, sendo observadas transições
correspondentes às bandas de combinação de grupos funcionais, típicos de ROH,
CONH2 e RNH2 presentes nas sementes de mamoneira.
A complexidade do sinal obtido e a semelhança existente na composição
química das sementes impossibilitam a distinção visual das sementes das cultivares
P e N. Neste contexto, torna-se necessário o uso de ferramentas quimiométricas.
Figura 11 - Espectros NIR de reflectância difusa pré-processados das 600 sementes
de mamona.
38
3.4.2. Análise Exploratória dos Dados
Na Figura 12 observa-se o gráfico dos escores como resultado da aplicação
da PCA (PC1 versus PC2) aos espectros pré-processados.
Figura 12 - Gráfico dos escores (PC1 vs PC2) para o conjunto das 600 amostras de
sementes de mamona ( ) BRS Nordestina e( ) BRS Paraguaçu.
Com base no gráfico de escores há uma tendência de separação entre as
amostras das cultivares N e P em PC1. Contudo, também ocorre uma sobreposição
entre as classes o que, possivelmente, pode vir a comprometer o desempenho dos
modelos de classificação.
Observa-se, ainda, no gráfico dos escores, que não existem amostras
isoladas e, portanto, as 600 amostras foram utilizadas.
A discriminação entre as amostras de sementes de mamona ocorre
praticamente na PC1. Com a finalidade de verificar os principais comprimentos de
onda, responsáveis por tal efeito, foi examinado, o gráfico de pesos de PC1 e PC2
(Figura 13).
39
Figura 13 - Gráfico de pesos de PC1 e PC2.
Com base no gráfico de pesos (PC1 vs PC2) observam-se quatro regiões do
espectro com influência em ambas as PCs. A primeira na região, em torno de 1400
nm, referente ao segundo sobretom de OH; a segunda, na região de 1890 nm,
refere-se ao primeiro sobretom de OH, SH, CH, CH2 e CH3; a terceira, por volta de
2100 nm, caracteriza-se pela provável presença de bandas de combinação de ROH,
RNH2, CONH2, CHO e CC e a quarta região de 2300 nm, evidencia bandas de
combinação de CH, CH2 e CH3 (XIAOBO et al., 2010). Essas regiões espectrais
foram analisadas separadamente por meio de uma PC. Os resultados, em termos de
gráfico dos escores, estão ilustrados na Figura 14.
40
Figura 14 - Gráfico de escores (PC1 vs PC2) para o conjunto das 600 amostras de
sementes de mamona ( ) BRS Nordestina e ( ) BRS Paraguaçu; entre parêntese estão
indicadas a variância explicada, (a) faixa 1: 1340 – 1460 nm, (b) faixa 2: 1850-1930 nm, (c)
faixa 3: 2110 – 2155 nm e (d) faixa 4: 2200-2277 nm.
Observa-se, com base nos gráficos dos escores (Figura 14), uma tendência
geral de aumento de variância explicada em PC1 na PCA por faixa, quando
comparado ao modelo PCA global (Figura 12). A construção de modelos PCA para
as faixas espectrais indicadas possibilitou encontrar uma região de boa separação
entre as cultivares de mamona. Esta região corresponde à faixa de 2110 a 2155 nm,
cujo gráfico de escores é ilustrado na Figura 14 (c). Essa região espectral será
utilizada em todos os modelos subsequentes empregando-se a PCA.
3.4.3. Reconhecimento de Padrões Supervisionados
3.4.3.1. Construção e Validação dos Modelos SIMCA
41
Modelos PCA foram construídos para duas classes, separadamente, e
validados empregando-se um conjunto externo de amostras. Na Figura 15 é
ilustrado o gráfico dos escores das amostras de treinamento e validação dos
modelos PCA de cada classe.
Observa-se que as classes surgem como grupos homogêneos e as amostras
de validação aparecem internas ao conjunto de treinamento. Esse resultado
evidencia a seleção de amostras realizadas com o algoritmo KS.
Figura 15 - Gráfico dos escores para classe (a) BRS Nordestina e para (b) classe BRS
Paraguaçu.
O gráfico de variância explicada para o conjunto de validação versus o
número de PCs foi usado como uma das ferramentas de diagnóstico para escolha
do número de PCs (Figura 16). Além desta observou-se a rotina do programa
Unscrambler.
Figura 16 - Gráfico da porcentagem de variância explicada versus número de PCs incluída
no modelo para as classes de (a) BRS Nordestina e (b) BRS Paraguaçu.
42
No total, quatro PCs foram selecionadas para ambas as classes. Com base
nos gráficos da Figura 16, estas explicam 99,4% do modelo para a classe
Nordestina e 99,2% para a classe Paraguaçu. Concordante com o número da rotina
do programa. O número ótimo de PCs na PCA será usado na classificação SIMCA.
Na Tabela 2 são ilustrados os erros de classificação do conjunto de validação
com o objetivo de avaliar o desempenho dos modelos construídos. Os valores
localizados nas células com tonalidade cinza correspondem ao erro do Tipo I.
Tabela 2 - Número de erros de classificação obtido pelos modelos SIMCA utilizando-se o
conjunto de amostras de validação das sementes de mamona nos níveis de significância do
Teste – F(1%, 5%, 10% e 25%). O número de PCs é indicado entre parênteses.
Modelos
Nordestina
Paraguaçu
(4 PCs)
(4 PCs)
Nível (%)
1
5
10
25
1
5
10
25
Nordestina
-
-
-
22
1
1
1
-
Paraguaçu
3
3
3
2
-
-
-
18
Os resultados de erros de classificação são promissores, exceto para o
modelo com 25% como nível de significância. Neste observa-se 22 erros do Tipo I
para cultivar BRS Nordestina e 18 para cultivar BRS Paraguaçu. Os erros do Tipo II
são menos frequentes e maiores para cultivar a BRS Paraguaçu nos demais níveis
de significância. Neste particular, vale considerar a complexidade da matriz e o
número de amostras analisadas. Portanto, os modelos foram considerados
validados e o nível de significância escolhido foi o de 5%, por ser o mais utilizado na
literatura.
3.4.3.2. Construção e Validação do Modelo SPA-LDA
O número ideal de variáveis para o SPA-LDA foi determinado a partir do
mínimo da função de custo G, exibido na Figura 17. Como observa-se, um mínimo
bem localizado é obtido para um único comprimento de onda. Essa variável
corresponde a 2152,5 nm.
43
Figura 17 - Gráfico da função do custo associado à seleção de variáveis com o SPA-LDA
Portanto, o modelo resultante é parcimonioso. A partir da variável
selecionada, basta estabelecer a fronteira de decisão entre as classes. Em
classificação binária, o limiar entre as classes é dado pela média dos centroides das
amostras de treinamento das duas classes.
Na Figura 18 observa-se o espectro médio das amostras de treinamento ao
qual foi indexada a variável selecionada pelo SPA-LDA e o intervalo usado na
construção dos modelos SIMCA.
Figura 18 - Espectro médio das amostras de treinamento. A faixa cinza corresponde ao
intervalo nos modelos SIMCA e (೦) à variável selecionada pelo SPA-LDA.
A variável 2152,5 nm foi selecionada na faixa espectral de 2100 - 2155 nm
(Figura 14 (c)) por ser portadora da informação capaz de discriminar os dois tipos
44
de semente de mamona. Nessa faixa certamente as transições vibracionais são
distintas para cada tipo de cultivar.
Na Figura 19 é ilustrado o gráfico dos espectros derivativos das amostras de
treinamento e validação, com destaque para a variável selecionada pelo SPA-LDA.
Figura 19 - Espectros derivados, com destaque para variável selecionada pelo SPA-LDA.
A distinção ocorre entre os dois tipos de sementes de mamona (N e P) em
que apenas uma amostra, P, está sobreposta aos espectros das classes N. A
fronteira de decisão foi calculada após definição da capacidade discriminante da
variável selecionada.
Um gráfico contendo o sinal analítico medido no comprimento de onda
selecionado pelo SPA-LDA versus o índice das amostras, é fornecido na Figura 20.
Figura 20 - Sinal analítico em 2152,5 nm versus índice das amostras para o conjunto das
amostras de treinamento (೦) BRS Nordestina e (□) BRS Paraguaçu e validação (೦) BRS
Nordestina e (□)BRS Paraguaçu. A linha tracejada representa a fronteira de decisão.
45
Ao analisar a Figura 20, fica evidenciada a separação das duas cultivares das
sementes de mamona para o conjunto das amostras de treinamento Figura 20 (a) e
validação Figura 20 (b). Nota-se ainda nesta figura que uma amostra da cultivar
Paraguaçu foi classificada incorretamente. Esta amostra está indicada com uma seta
na Figura 20 (a), correspondendo ao espectro sobreposto na Figura 19.
3.4.3.3. Aplicação dos Modelos ao Conjunto de Teste
Na Tabela 3 são descritos os erros de classificação obtidos pelos modelos
SIMCA e SPA-LDA em um conjunto externo como forma de verificar o desempenho
de ambos. Os parâmetros utilizados nos modelos SIMCA foram: quatro PCs, para
cada classe e 5% de nível de significância estatística.
Tabela 3 - Resumo da aplicação dos modelos SIMCA e SPA-LDA no conjunto
de teste
MODELOS
Classes
Nordestina
Paraguaçu
SIMCA
Nordestina Paraguaçu
1
3
-
SPA-LDA
Nordestina Paraguaçu
-
-
A capacidade de discriminação das etapas de treinamento e validação de
ambos os modelos foi comprovada no conjunto externo de amostras. Contudo, o
modelo SPA-LDA para esse tipo de matriz empregando-se apenas uma variável
espectral, monstrou-se eficaz classificando corretamente todas as amostras do
conjunto de teste.
O resultado do SPA-LDA também é demonstrado por meio do gráfico do sinal
na variável selecionada versus os índices das amostras (Figura 21). A discriminação
do conjunto de amostras teste é observada entre as duas classes de semente de
mamona.
46
Figura 21 - Sinal analítico em 2152,5 nm versus índice das amostras para o conjunto de
teste (೦) BRS Nordestina e (□) BRS Paraguaçu, e a linha azul representa a fronteira de
decisão estimada para o conjunto de teste.
3.4.4. Aplicação do Modelo SIMCA as Sementes Plantadas no Campo
Experimental
Das cem sementes plantadas no campo experimental, dezesseis não
germinaram, mesmo após o plantio de novas sementes.
A identificação das cultivares foi realizada dois meses após o plantio
observando a formação do pigmento roxo na cultivar BRS Paraguaçu (Figura 22 (a))
e ausência dessa cor na BRS Nordestina (Figura 22 (b)).
(a)
(b)
Figura 22 – 22 (a) - Cultivar BRS Paraguaçu; 22 (b) - Cultivar BRS Nordestina.
47
Na Tabela 4 visualizam-se os erros de classificação obtidos pelos modelos
SIMCA e SPA-LDA em um conjunto de sementes plantadas no campo experimental
como forma de avaliar o desempenho de ambos.
Tabela 4 – Resumo da aplicação dos modelos SIMCA (5% de nível de significância)
SPA-LDA no conjunto de sementes plantadas no campo experimental.
MODELOS
Classes
SIMCA
Nordestina Paraguaçu
Nordestina
Paraguaçu
5
-
SPA-LDA
Nordestina Paraguaçu
4
3
4
-
4
-
Com base nos resultados apresentados pelos modelos SIMCA, pode-se
perceber que o número de erros do Tipo I é mais frequente (8 erros). E que os erros
Tipo II ocorre apenas; para cultivar BRS Nordestina. A modelagem SIMCA
classificou corretamente 86% das sementes plantadas no campo experimental. O
SPA-LDA apresentou 4 erros do Tipo I (sementes da BRS Nordestina não
classificada como pertencente ao modelo Nordestina), que, consequentemente,
também se qualifica como erro do Tipo II (sementes da BRS Nordestina classificada
como BRS Paraguaçu).
3.5. Considerações Finais
A PCA permitiu discriminar as cultivares de mamona BRS Nordestina e BRS
Paraguaçu na região espectral correspondente à faixa de 2110 a 2155 nm.
O modelo SIMCA forneceu erros de 4% e 1,3% para as classes BRS
Nordestina e BRS Paraguaçu nos níveis de significância 1, 5 e 10%, para os
conjuntos de validação e teste, classificando 86% das sementes utilizadas no ensaio
de campo experimental.
O SPA – LDA mostrou-se eficiente, selecionando uma variável espectral
classificando corretamente todas as amostras do conjunto teste e 90% das
sementes utilizadas no ensaio de campo experimental.
48
CAPÍTULO 4
Modelo de calibração de ricina em sementes de
mamona
49
4. MODELO DE CALIBRAÇÃO DE RICINA EM SEMENTES DE MAMONA
4.1. Introdução
A ricina é uma proteína exclusiva do endosperma das sementes da
mamoneira não sendo detectada em nenhuma outra parte da planta. Esta proteína é
a principal responsável pela toxidez das sementes e da torta de mamona estando
entre as proteínas mais letais, conhecidas pelo homem (JACKSON; TOLLESON;
CHIRTEL, 2006; BELTRÃO; OLIVEIRA, 2009).
Segundo Ler; Lee; Gopalakrishnakone (2006) a ricina é tóxica a humanos,
animais e insetos. Uma vez dentro da célula, uma única cadeia A é capaz de inativar
mais de 1500 ribossomos por minuto, o que resulta em morte celular (FRANZ; JAAX,
1997; DEMANT, 2008).
Devido a grande disponibilidade de matéria-prima e alta toxicidade da ricina,
esta proteína é considerada arma química de fácil preparo (AUDI et al., 2005;
CHAKRAVARTULA; GUTTARLA, 2008). De acordo com Xie; Kirby; Keasling (2012)
a preocupação com segurança em relação à exposição a ricina, tem levado a uma
proibição de plantio generalizado nos Estados Unidos.
Segundo McGrath et al. (2011) os métodos atuais para deteccção de ricina
podem ser classificados em três categorias: 1) métodos que detectam a presença de
ricina por meio de interações imunogênicas; 2) métodos que exploram a atividade
enzimática da ricina e 3) métodos que detectam a presença do DNA da mamona.
Lubelli et al. (2006) e Severino et al. (2012) descreveram diversas técnicas de
detecção de ricina. Porém estas técnicas são limitadas por serem caras, pouco
seguras, demoradas e destrutivas.
A necessidade de genótipos com baixo teor de ricina a fim de reduzir sua
toxidade visando aumentar as diversas aplicações econômicas, principalmente para
as indústrias de óleo e seus derivados, tem sido um dos principais desafios da
pesquisa agrícola da mamona. Para que isto ocorra é indispensável o de uso
métodos que não destruam suas sementes para uso posterior mas que também
combinem viabilidade, eficiência, precisão e segurança para detecção desta toxina
(SEVERINO et al., 2012).
Tais características podem ser encontradas em métodos analíticos baseados
no uso da espectroscopia de refletância no infravermelho próximo (NIR), pois estes
métodos podem ser capazes de associar tanto às propriedades químicas, como as
50
propriedades físicas das amostras, de forma não invasiva, pouco laboriosa, rápida e
precisa, sem produzir resíduos químicos.
Aplicações bem sucedidas associando o uso da espectroscopia NIR e
modelos quimiométricos têm sido desenvolvidos para determinação de ácidos
graxos, teor de aminoácidos, umidade, proteínas, açucares solúveis em sementes
de diferentes oleaginosas: soja (PATIL et al., 2010); colza (KIM et al., 2007; CHEN et
al., 2011); milho (BAYE; PEARSON; SETTLES, 2006; TALLADA; PALACIOSROJAS; ARMSTRONG, 2009); girassol (PÉREZ-VICHA; VELASCO; FERNÁNDEZMARTÍNEZ, 1998, FASSIO; COZZOLINO, 2004; CANTARELLI et al., 2009;
GRUNVALD, 2012.); algodão (QUAMPAH, et al., 2012; HUANG, et al., 2013;);
canola (PETISCO et al., 2010); amendoin (TILLMAN; GORBET; PERSON, 2006;
RAO et al., 2009. )
4.2. Objetivo Específico
 Desenvolver modelos PLS e SPA-MLR utilizando a espectroscopia NIR para
predição do teor de ricina, de forma não destrutiva em sementes escarificadas de
mamona.
4.3. Experimental
4.3.1. Aquisição de Amostras
O conjunto de amostras utilizado para determinação da ricina em sementes
de mamoneira foi formado por três cultivares (BRS Energia, BRS Nordestina e BRS
Paraguaçu), as quais foram cedidas pela Embrapa Algodão.
4.3.2. Instrumentação
Esta descrição foi relatada na seção 3.3.2.
51
4.3.3. Preparo de Amostra e Aquisição dos Espectros NIR
Realizou-se um estudo com objetivo de determinar: o melhor agente
escarificante (ácido sulfúrico ou peróxido de hidrogênio); e o melhor tempo de
contato das sementes com este agente (5, 10 ou 20 minutos).
Inicialmente foram realizadas análises no NIR de 350 sementes intactas de
cada cultivar de mamona (BRS Paraguaçu, BRS Nordestina e BRS Energia), em
seguida iniciou-se o processo de escarificação com ácido sulfúrico de 50 sementes
para cada cultivar e para cada tempo já relatado, totalizando 450 sementes.
O procedimento da escarificação envolveu as seguintes etapas: 1) Adição 5
mL de ácido sulfúrico P.A. concentrado a um balão Randall devidamente
identificado; 2) Imersão de semente individual da mamona no balão; 3) Agitação
automática por 5 minutos em mesa agitadora (modelo Tecnal TE – 424); 4) Retirada
da semente com auxílio de uma pinça e lavagem em água corrente; 5) Secagem em
estufa de circulação e renovação de ar (modelo SL 102) durante 4 h, a temperatura
em torno de 25 ºC; 6) Retirada manual da casca e obtenção do endosperma. Este
procedimento foi repetido com alteração do tempo de agitação (Etapa 3) para 10 e
20 minutos. Utilizou-se a mesma metodologia para o peróxido de hidrogênio.
As sementes escarificadas com o peróxido de hidrogênio desenvolveram
apenas alteração na coloração das sementes, não sendo possível a retirada da
casca. Adotou-se assim o ácido sulfúrico como agente escarificante.
Após as etapas descritas realizou-se a aquisição dos espectros NIR de
maneira individual para os 450 endospermas obtidos pela escarificação com o ácido
sulfúrico, conforme descrito na seção 3.3.3.
Para avaliar qual o melhor tempo de contato do ácido com as sementes
realizou-se um teste de germinação com os 450 endospermas. Para este utilizou-se
papel para germinação de semente pH neutro e água destilada autoclavada,
conforme visualiza-se na Figura 23.
52
Figura 23 – Teste de germinação das sementes de mamona escarificadas com ácido
sulfúrico.
Os 450 endospermas foram mantidos em germinador regulado a 25º C,
durante 7 dias. Neste último foi realizada a contagem e o melhor resultado baseado
no número de germinação foi obtido para o tempo de 5 minutos.
4.3.4. Programas Computacionais
O pré-processamento dos espectros originais e aplicação das técnicas de
calibração (PLS e SPA-MLR) foi realizado utilizando-se o programa Unscrambler®
9.8. A aplicação dos algoritmos SPXY e SPA foi realizada em ambiente Matlab
R2008a.
4.3.5. Tratamento Quimiométricos dos Dados
Como descrito na seção 3.5.1., a região espectral de 400 a 1099 nm foi
descartada e a faixa compreendida entre 1100 a 2500 nm foi selecionada como a
região de trabalho para calibração de ricina nas sementes de mamoneira.
As técnicas utilizadas para correção do efeito de linha de base foram: 1)
primeira derivada Savitzky-Golay com janela de 15 pontos e polinômio de segunda
ordem; 2) segunda derivada Savitzky-Golay com janela de 15 pontos e polinômio de
segunda e 3) correção por offset. Após o pré-processamento, os espectros foram
particionados empregando-se o algoritmo SPXY, em calibração (41 amostras),
validação (15 amostras) e predição (13 amostras). Para cada tipo de correção de
53
linha de base empregada foi construído um modelo PLS com validação externa e o
menor valor de RMSEP foi usado para otimização do pré-processamento.
4.3.6. Extração, Purificação e Determinação do Teor de Ricina
O procedimento para análise de ricina em sementes de mamona foi adaptado
de ANIMASHAUN; TOGUN; HUGHES,1994. As etapas necessárias para execução
do ensaio são descritas a seguir.
4.3.6.1. Obtenção do Extrato Proteico
Para obtenção do extrato proteico utilizou-se 50 endospermas de cada
cultivar e o procedimento envolveu as seguintes etapas: 1) maceração individual do
endosperma, com auxílio de almofariz e pistilo de porcelana; 2) Pesagem do
conteúdo marcerado em tubos de centrífugação e identificação; 3) Remoção da
fração lipídica por meio da adição de hexano P.A. na proporção de 1:3 (m/ v) e
agitação automática em temperatura 25 ºC durante 12 h, em uma incubadora
refrigerada com agitação (modelo TE - 424); 4) Centrifugação por 15 min a 4.000
rpm para obtenção do extrato bruto delipidado (centrífuga modelo 3 – 16 PK); 5)
Com o auxílio de uma pipeta realizou-se a remoção do hexano e do óleo deixandose no tubo apenas o farelo; 6) Colocação do farelo em uma placa Petri, com uma
pinça metálica e secagem em estufa com circulação e renovação de ar por 4 h a 25
ºC; 7) Pesagem de 250 mg de farelo (obtido a partir de endosperma individual) em
tubo de Eppendorf
®
devidamente identificado; 8) Adição, à amostra de 1 mL de
água destilada em cada tubo de Eppendorf; 9) Agitação dos tubos por 10 min em
equipamento do tipo Vórtex (modelo AP 56); 10) Centrifugação dos tubos durante 15
min a 14.000 rpm (centrífuga modelo MCD 2.000) e 11) Transferência do
sobrenadante para um tubo de Eppendorf, limpo e identificado.
54
4.3.6.2. Purificação da Ricina
A purificação da ricina foi realizada por meio da identificação de frações
proteicas em sistema de cromatografia de exclusão molecular (Figura 24) cuja fase
móvel foi o ácido trifluoroaético 0,1% (TFA), fase estacionária de Sephadex G-50 e
detecção em 254 nm. Obtendo-se, assim, o perfil cromatográfico (Figura 25).
Figura 24 - Cromatográfico de exclusão molecular da BIO-RAD.
As frações correspondentes às proteínas com mais de 60 KDa, entre elas a
ricina, foram coletadas sempre no primeiro pico, conforme destacado na Figura 25 e
armazenadas
em
vidros
âmbar,
devidamente
identificados
para
posterior
quantificação.
Figura 25 - Perfil cromatográfico para uma amostra de extrato proteico do endosperma da
mamoneira.
55
4.3.6.3. Preparação da Curva de Calibração
O método de Bradford foi utilizado para quantificação de ricina (BRADFORD,
1976). Na construção da curva analítica para dosagem da ricina usou-se, como
proteína padrão, a albumina bovina 1µg/ µL, a qual possui massa de 67 KDa.
As soluções de albumina bovina foram preparadas nas concentrações de
0,1µg/ µL, 0,08 µg/ µL 0,06 µg/ µL, 0,05 µg/ µL, 0,04 µg/ µL, 0,02 µg/ µL e 0,01 µg/
µL.
A cada 0,500 mL de amostra foram adicionados 2,0 mL do reagente comercial
de Bradford (Sigma-Aldrich). A mistura com o reagente permaneceu em contato por
10 min com ausência de luz.
As leituras foram feitas em triplicata no comprimento de onda de 595 nm para
o qual foi construída uma curva analítica de calibração.
4.4. Resultados e Discussão
4.4.1. Espectros NIR
Os espectros na região NIR foram obtidos no modo reflectância em que o
perfil característico para os endospermas das sementes de mamona nessa região
está representado na Figura 26.
Figura 26 - Espectro do endosperma da semente de mamona.
56
4.4.2. Pré-processamento dos espectros
Ao analisar os perfis cromatográficos dos 150 endospermas, notou-se que a
formação do primeiro pico (correspondente a ricina), ocorreu apenas em 69
endospermas. Deste total, 25 são oriundos da BRS Energia, 25 BRS Nordestina e
19 BRS Paraguaçu.
Na Figura 27 é ilustrado o conjunto dos 69 espectros dos endospermas das
sementes de mamona. É possível observar, nos espectros, um desvio sistemático de
linha de base.
Figura 27 - Conjunto dos 69 espectros das amostras do endosperma da mamona.
O melhor pré-processamento dos espectros foi obtido com a aplicação da
primeira derivada Savitzky-Golay com janela de 15 pontos e polinômio de segunda
ordem cujos espectros derivativos são ilustrados na Figura 28.
57
Figura 28 - Espectros derivativos das amostras do endosperma da mamona.
Observando os espetros derivativos, o perfil de linha de base devido ao efeito
do espalhamento no modo de reflectância foi corrigido. Este conjunto de dados
passou a ser usado em todos os cálculos subsequentes.
4.4.3. Construção dos Modelos de Calibração Multivariada
Os espectros NIR foram relacionados à concentração de ricina obtida pelo
método de referência das amostras para construção do modelo de calibração. Para
construção dos modelos PLS e SPA-MLR foram empregadas e avaliadas duas
técnicas: validação externa e validação cruzada. A faixa de calibração variou entre
0,8 a 3,0 % (m/ m).
4.4.3.1. Modelo de Calibração por PLS
Os modelos PLS construídos com as duas técnicas citadas forneceram os
parâmetros descritos na Tabela 5.
58
Tabela 5 - Parâmetros da calibração do modelo PLS.
Modelo RMSEC RMSECV/RMSEV bias(val) Nº Variáveis
(%m/m)
(%m/m)
Latentes
PLS
PLS(CV)
0.2
0.2
0.4
0.6
0.17
0.01
10
10
O modelo PLS desenvolvido com a técnica de validação externa obteve o
mesmo valor de RMSEC e número de variáveis do modelo que utilizou validação
cruzada, este último modelo apresentou um maior erro para as amostras do conjunto
de validação.
4.4.3.2. Modelo de calibração por SPA-MLR
Na Figura 29 são apresentados os gráficos da função de custo associado à
seleção de variáveis, usando-se o SPA-MLR. Na Figura 29 (a) visualiza-se que 17
variáveis foram selecionadas ao utilizar a técnica de validação externa, quando foi
aplicado a técnica de validação cruzada apenas 9 variáveis foram selecionadas
(Figura 29 (b)).
Figura 29 - Gráfico da função de custo SPA-MLR (a) validação externa e (b) validação
cruzada.
O ponto em destaque na Figura 29 sinaliza o mínimo local que não possui
diferença estatística do mínimo global sendo, portanto, a quantidade de variáveis
selecionadas pelo SPA-MLR.
Na Figura 30 os comprimentos de onda selecionados são indexados no
espectro médio das amostras de calibração.
59
(a)
(b)
Figura 30 - Variáveis selecionadas pelo SPA-MLR (a) validação externa e (b) validação
cruzada.
O gráfico da Figura 30 (a) mostra que as variáveis selecionadas se
distribuem por toda a faixa espectral. Ao utilizar a validação cruzada Figura 30 (b)
percebe-se que essa faixa torna-se menor.
Na Tabela 6 são apresentados os parâmetros estatísticos do modelo SPAMLR. Foram avaliadas as técnicas de validação externa e validação cruzada.
Tabela 6 - Parâmetros da calibração do modelo SPA-MLR.
RMSEC RMSECV/RMSEV bias(val)
Modelo
(%m/m)
(%m/m)
SPA-MLR
0.2
0.3
0.16
SPA-MLR (CV)
0.3
0.4
0.05
Nº
Variáveis
17
9
Ao analisar a Tabela 6 observa-se que apesar do número de variáveis ser
menor no modelo SPA-MLR (CV) os valores dos erros para o conjunto de calibração
e validação são similares.
4.4.3.2. Avaliação dos Modelos no Conjunto de Predição
Na Tabela 7 é ilustrado o resumo da predição para os modelos PLS e SPAMLR, utilizando as duas técnicas de validação. Observa-se que o modelo SPA-MLR
forneceu resultado de RMSEP similar ao modelo PLS e com maior coeficiente de
correlação, quando foi utilizada a validação externa. Ao analisar o RMSEP dos dois
modelos obtidos a partir da técnica de validação cruzada observa-se que os valores
foram iguais, porém maiores quando comparados com os obtidos com a validação
60
externa. Pode-se notar também que o modelo SPA-MLR obtido com a técnica de
validação cruzada apresentou uma menor correlação.
Tabela 7 - Parâmetros estatísticos da predição
MODELO
RMSEP
(%m/m)
PLS
0.24
PLS(CV)
0.35
SPA-MLR
0.22
SPA-MLR (CV) 0.35
r
bias
0.6
0.6
0.8
0.5
0.07
0.09
0.09
0.22
A precisão dos modelos foi avaliada por meio da região elíptica de confiança
(FRANCO et al., 2002). O resultado desse teste é apresentado na Figura 31. Nesta
é possível observar que, a partir da elipse de confiança, ambos os modelos obtidos
utilizando-se a validação externa contêm o ponto ideal. Isso permite inferir, nesses
modelos a ausência de erros sistemáticos significativos. Porém percebe-se que os
modelos obtidos a partir da validação cruzada não contêm o ponto ideal.
Figura 31 - Elipse de confiança para os modelos (a) PLS, (b) SPA-MLR, utilizando validação
externa e (c) PLS, (d) SPA-MLR, utilizando validação cruzada.
61
4.5. Considerações Finais
O modelo SPA-MLR forneceu resultado de RMSEP similar ao PLS e melhor
correlação ao utiliza-se a validação externa.
Os resultados RMSEP obtidos com a validação cruzada foram maiores
independente dos modelos utilizados e modelo SPA-MLR obtive ainda uma menor
correlação.
Ao avaliar os modelos usando-se a região elíptica de confiança, os mesmos
não evidenciam erros sistemáticos significativos quando obtidos com a validação
externa.
62
CAPÍTULO 5
Conclusões
63
5. CONCLUSÕES
A espectroscopia NIR aliada aos modelos SIMCA e SPA-LDA forneceu
desempenho eficiente para classificação de sementes individuais, intactas e com
alta frequência analítica de duas cultivares comerciais de mamona.
Em modelos de calibração para predição de ricina em sementes escarificadas
de mamona, a espectroscopia NIR e as técnicas de PLS e SPA-MLR, são precisas,
menos laboriosas que o método de referência, não destrutivas, rápidas e com menor
custo para alta demanda de ensaios.
Os métodos de classificação e de calibração desenvolvidos são estratégias
promissoras para seleção assistida e expedida de características fenotípicas em
genótipos de mamona sob melhoramento genético.
5.1. Propostas Futuras

Explorar outras técnicas quimiométricas, tais como SPA, com algoritmo
genético e busca exaustiva, dentre outros modelos, para a classificação de
cultivares de mamona.

Explorar as técnicas de imagens para prospecção de genótipos com
características de baixo teor de ricina e distribuição do perfil de composição.

Estudar a viabilidade de empregar ricina purificada por exclusão
molecular e liofilizada na etapa de calibração do método de dosagem do teor de
ricina.
64
REFERÊNCIAS
ALBUQUERQUE, A. R. Autoxidação de Ésteres Metílicos de Ácidos Graxos:
Estudo Teórico-Experimental. 2010. 120 f. Dissertação (Mestrado em Química) –
Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2010.
ANDERSSON, M. A comparison of nine PLS1 algorithms. Journal Chemometrics,
23: 518, 2009.
ANIMASHAUN, T ; TOGUN, RA.; HUGHES, RC. Characterization of isolectins in
tetracarpidium-conophorum seeds (nigerian walnut). Glycoconjugate Journal, 11:
299, 1994.
ANJANI, K. Castor genetic resources: A primary gene pool for exploitation. Industrial
Crops and Products, 35: 1, 2012.
ARAÚJO, M. C. U.et al. The successive projections algorithm for variable selection in
spectroscopic multicomponent analysis. Chemometrics and Intelligent Laboratory
Systems, 57:65, 2001.
AUDI, J. et al. Ricin poisoning. A comprehensive review. JAMA, 294:2342, 2005.
AZEVEDO, D. M. P. et al. Manejo Cultural. In: AZEVEDO, D. M. P. de; LIMA, E. F.
(Eds). O agronegócio da Mamona no Brasil. Brasília: Embrapa Comunicação para
Transferência de Tecnologia, 2007. cap. 10, p.223-253.
BALABIN, R. M., SAFIEVA, R. Z. Gasoline classification by source and type based
on near infrared (NIR) spectroscopy data. Fuel, 87: 1096, 2008.
BALABIN, R. M.; SAFIEVA, R. Z. Biodiesel classification by base stock type
(vegetable oil) using near infrared spectroscopy data. Analytica Chimica Acta, 689:
190, 2011.
BALABIN, R. M.; SAFIEVA, R. Z.; LOMAKINAC, E. I. Gasoline classification using
near infrared (NIR) spectroscopy data: Comparison of multivariate techniques.
Analytica Chimica Acta, 671: 27, 2010.
BALDONI, A. B. Acúmulo de ricina em sementes de mamona e silenciamento do
gene em planta geneticamente modificada. 2010. 82 f. Tese (Doutorado em
Biologia Molecular) – Universidade de Brasília, Brasília, 2010.
BALDONI, A. B. et al. Variability of ricin content in mature seeds of castor bean.
Pesquisa Agropecuária Brasileira, 46: 776, 2011.
BARBOSA, L.C. de A. Espectroscopia no infravermelho na caracterização de
compostos orgânicos. Viçosa: UFV, 2008.
BARROS NETO, B.; SCARMINIO, I. S.; BRUNS, R. E. 25 Anos de quimiometria no
Brasil. Química Nova, 29: 1401, 2006.
65
BAYE, T. M.; PEARSON, T. C.; SETTLES, A. M. Development of a calibration to
predict maize seed composition using single kernel near infrared spectroscopy.
Journal of Cereal Science, 43: 236, 2006.
BEEBE, K.R.; PELL, R.J; SEASHOLTZ, M.B. Chemometrics A Practical Guide.
New York: John Wiley & Sons, 1998.
BELTRÃO, N. E. et al. Ecofisiologia da mamoneira (Ricinus communis L.). In:
BELTRÃO, N. E. de M.; OLIVEIRA, M. I. P. Ecofisiologia das culturas de algodão,
amendoin, gergelim, mamona, pinhão-manso e sisal. Brasília: Embrapa
Comunicação para Transferência de Tecnologia, 2011. cap. 5, p.195-256.
BELTRÃO, N. E. M. OLIVEIRA, M. I. P. Detoxicação e Aplicações da Torta de
Mamona. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2009. 35p. Documento, 217.
BELTRÃO, N. E. M.; AZEVEDO, D. M. P. Fitologia. In: AZEVEDO, D. M. P. de;
BELTRÃO, N. E. de M. (Eds). O agronegócio da mamona no Brasil. 2. ed.
Brasília: Embrapa Comunicação para Transferência de Tecnologia, 2007. cap. 5,
p.119-137.
BLANCO, M. et al. Near-infrared spectroscopy in the pharmaceutical industry.
Analyst, 123: 135, 1998.
BRADFORD, M. M. A Rapid and sensitive method for the quantification of microgram
quantities of protein utilizing the principle of protein-dye binding. Anlytical
Biochemistry, 72: 248, 1976.
BRAGA, J. W. B.; POPPI, R. J. Validação de modelos de calibração multivariada:
uma aplicação na determinação de pureza polimórfica de carbamazepina por
espectroscopia no infravermelho próximo. Química Nova, 27: 1004, 2004.
BRANDEN, K. V.; HUBERT, M. Robust classification in high dimensions based on
the SIMCA Method. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 79: 10,
2005.
BRERETON, R. Chemometrics for Pattern Recognition. John Wiley & Sons:
Chichester, 2007.
BRERETON, R. G. Chemometrics: data Analysis for the laboratory and
chemical plant. New York: John Wiley & Sons, 2003.
BRERETON, R. G. Introduction to multivariate calibration in analytical chemistry.
Analyst, 125: 2125, 2000.
BROWN, S.D. Chemical systems under indirect observation: Latent properties and
chemometrics. Applied Spectroscopy, 49: 14, 1995.
BRUNS, R. R.; FAIGLE, J. F. G. Quimiometria. Química Nova, 8:84, 1985.
66
BUENO, A. F. Desenvolvimento de um analisador de processo por
espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) para precisão de propriedades
de derivados de petróleo. 2011. 264 f. Tese (Doutorado Química) - Universidade
Estadual de Campinas, Campinas, 2011.
CAETANO, V. F. et al. Prediction of mechanical properties of poly(ethylene
terephthalate) using infrared spectroscopy and multivariate calibration. Journal of
Applied Polymer Science, 127: 3441, 2013.
CANGEMI, J. M; SANTOS, A. M; CLARO NETO, S. A revolução verde da mamona.
Química Nova Na Escola: Química e Sociedade, 32:3, 2010.
CANTARELLI, M. A. et al. Determination of oleic acid in sunflower seeds by infrared
spectroscopy and multivariate calibration method. Talanta, 80: 489, 2009.
CARNEIRO, M. E. Classificação de lâminas de madeira de pinus spp por
espectroscopia óptica. 2008, 97 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal)
– Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 2008.
CASALE, M. et al. Characterisation of table olive cultivar by NIR spectroscopy. Food
Chemistry, 122: 1261, 2010.
CENTER, V. et al. Elimination of Uninformative Variables for Multivariate Calibration.
Analytical Chemistry, 68: 3851, 1996.
CERQUEIRA, E. O.; POPPI, R. J.; KUBOTA, L. T., Utilização de filtro de
transformada de fourier para a minimização de ruídos em sinais analíticos. Química
Nova, 23:690, 2000.
CÉSAR, A.S., BATALHA M.O. Biodiesel production from castor oil in Brazil: A diffi
cult reality. Energy Policy, 38:4031, 2010.
CHAGAS, I. P. Desenvolvimento de um Fotômetro Portátil NIR Para
Determinação do Teor de Água no Álcool Combustível e do Teor de Etanol na
Gasolina. 2006. 151 f. Tese (Doutorado em Química) - Universidade Estadual de
Campinas, Campinas, 2006.
CHAKRAVARTULA, S. V. S.; GUTTARLA, N. Amino acids of ricin and its
plypeptides. Natural Product Research, 22:258, 2008.
CHAN, A. P. et al. Draft genome sequence of the oilseed species Ricinus communis.
Nature biotechnology, 28:9, 2010.
CHEN, G. L. et al. Nondestructive assessment of amino acid composition in
rapeseed meal based on intact seeds by near-infrared reflectance spectroscopy.
Animal Feed Science and Technology, 165:111, 2011.
CHEN, L. et al. Classification of Chinese honeys according to their floral origin by
Near Infrared Spectroscopy. Food Chemistry, 135:338, 2012.
67
CHIERICE, G. O.; CLARO NETO, S. Aplicação Industrial do óleo, In: AZEVEDO, D.
M. P. de; LIMA, E. F. (Eds). O agronegócio da Mamona no Brasil. Brasília:
Embrapa Comunicação para Transferência de Tecnologia, 2001. cap. 18, p.419-447.
COSTA FILHO, C. A., POPPI, R. J. Algoritmo Genético em química. Química Nova
,22: 405, 1999.
COSTA, M.N. et al. Genetic divergence on castor bean accesses and cultivars
through multivariate analysis. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 41: 1617, 2006.
DANTAS FILHO, H. A. Desenvolvimento de técnicas quimiométricas de
compressão de dados e de redução de ruído instrumental aplicadas a óleo
diesel e madeira de eucalipto usando espectroscopia NIR. 2007. 158 f. Tese
(Doutorado em Química) - Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2007.
DANTAS, H. V. et al. An automatic flow system for NIR screening analysis of
liquefied petroleum gas with respect to propane content. Talanta, 106: 158, 2013.
DASZYKOWSKI, M. et al. Robust statistics in data analysis — A review Basic
concepts. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 85: 203, 2007.
DEMANT, C. A. R. Metodologia para quantificar ricina em sementes de mamona
com o uso de Caenorhabditis elegans. 2008. 54 f. Tese (Doutorado em
Agronomia) - Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho, Botucatu,
2008.
DERDE, M.P.; MASSART, D.L. Comparison of the Performance of the Class
Modelling Techniques UNEQ, SIMCA, and PRIMA. Chemometrics and Intelligent
Laboratory Systems, 4: 65, 1988.
DINIZ, P. H. G. D. et al. Using a simple digital camera and SPA-LDA modeling to
screen teas. Analytica Methods, 4: 2648, 2012.
DOAN, L. G. Ricin: Mechanism of Toxicity, Clinical Manifestations, and Vaccine
Development. A Review. Journal of Toxicology Clinical Toxicology, 42: 201,
2004.
EFRON, B. The Jack-knife, the bootstrap and other resampling plans.
Philadelphia, Pennsylvania: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1982.
EGIDIO, V. et al. Confirmation of brand identity in foods by near infrared
transflectance spectroscopy using classification and class-modelling chemometric
techniques — The example of a Belgian beer. Food Research International, 44:
544, 2011.
EWING, G.W. Métodos instrumentais de análise química. Tradução: ALBANESE,
A. G.; CAMPOS, J. T. de S. São Paulo: Blucher, 2011.
68
FASSIO, A.; COZZOLINO, D. Non-destructive prediction of chemical composition in
sunflower seeds by near infrared spectroscopy. Industrial Crops and Products, 20:
321, 2004.
FERNANDES, D. D. S., et al. Determination of biodiesel content in biodiesel/diesel
blends using NIR and visible spectroscopy with variable selection. Talanta, 87: 30,
2011.
FERNANDES, K.V. et al. Simultaneous allergen inactivation and detoxification of
castor bean cake by treatment with calcium compounds. Brazilian Journal of
Medical and Biological Research, 45: 1002, 2012.
FERNÁNDEZ-CUESTA, A. I.; FERNÁNDEZ-MARTÍNEZ J. M. VELASCO, L.
Identification of High Oleic Castor Seeds by Near Infrared Reflectance Spectroscopy.
Journal of the American Oil Chemists Society, 89:431, 2012.
FERNÁNDEZ-CUESTA, A.; FERNÁNDEZ-MARTÍNEZ, J. M.; VELASCO, L.
Identification of High Oleic Castor Seeds by Near Infrared Reflectance Spectroscopy.
Journal of the American Oil Chemists’ Society, 89: 431, 2011.
FERREIRA, M. A. J. da F. Utilização das técnicas de marcadores moleculares na
genética de populações, na genética quantitativa e no melhoramento de
plantas. Boa Vista: Embrapa Roraima, 2003. 63p. Documento, 1.
FERREIRA, M. M. C. Multivariate QSAR. Journal of the Brazilian Chemical
Society,13: 742, 2002.
FERREIRA, M. M. C., MONTANARI, C. A., GAUDIO, A. C. Seleção de Variáveis em
QSAR. Química Nova, 3: 439, 2002.
FERREIRA, M.M.C.; et. al. Quimiometria I: calibração multivariada, um tutorial.
Química Nova, 22:724, 1999.
FLATEN, G. R.; GRUNG, B.; KVALHEIM, O. M. A method for validation of reference
sets in SIMCA modeling. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 72:
101, 2004.
FLUMIGNAN, D. L. Caracterização da qualidade e precisão dos parâmetros
físico-químicos de gasolinas comerciais brasileiras através da aplicação de
métodos quimiométricos em perfis (fingerprintings) espectroscópicos de
ressonância magnética nuclear. 2010. 225f. Tese (Doutorado em Química).
Universidade Estadual Paulista, Araraquara, 2010.
FORINA, M., CASOLINO, C., MILLAN, C. P. Iterative predictor weighting (IPW) pls: a
technique for the elimination of useless predictors in regression problems. Journal
Chemometrics, 13: 165, 1999.
FORNAZIERI JÚNIOR, A. F. Mamona: uma rica fonte de óleo e de divisas. São
Paulo: Cone, 1986. 72p.
69
.
FRANCO, V. G. et al. Teaching Chemometrics with a Bioprocess: Analytical
Methods Comparison Using Bivariate Linear Regression. Chemical Educator, 7:
265, 2002.
FRANZ, D.R.; JAAX, N.K. U.S. Army Medical Research Institute of Infectious
Disease, Fort Detrick, Frederick, Maryland, Chapter 32, RicinToxin. 1997.
FREIRE, E. C.; et al. Melhoramento Genético. In: AZEVEDO, D. M. P. de;
BELTRÃO, N. E. de M. (Eds). O agronegócio da mamona no Brasil. 2. ed.
Brasília: Embrapa informação tecnológica, 2007. cap. 8, p.171-194.
GAJERA, B. B. et al. Assessment of genetic diversity in castor (Ricinus communis L.)
using RAPD and ISSR markers. Industrial Crops and Products, 32: 491, 2010.
GALTIER, O. et al. Comparison of PLS1-DA, PLS2-DA and SIMCA for classification
by origin of crude petroleum oils by MIR and virgin olive oils by NIR for different
spectral regions. Vibrational Spectroscopy, 55: 132, 2011.
GALVÃO, R. K. H, et al. A variable elimination method to improve the parsimony of
MLR models using the successive projections algorithm. Chemometrics and
Intelligent Laboratory Systems, 92: 83, 2008.
GALVÃO, R. K. H. et al. A method for calibration and validation subset partitioning.
Talanta, 67: 736, 2005.
GALVÃO, R. K. H. et al. Estudo comparativo sobre filtragem de sinais instrumentais
usando transformadas de Fourier e Wavelet. Química Nova, 24: 874, 2001.
GAMBARRA-NETO, F. F. et al. Classification of edible vegetable oils using square
wave voltammetry with multivariate data analysis. Talanta, 77: 1660, 2009.
GELADI, P., KOWALSKI, B. R. Partial Least-square: A tutorial. Analytica Chimica
Acta, 185: 17, 1986.
GHASEMI-VARNAMKHASTI, M. et al. Screening analysis of beer ageing using near
infrared spectroscopy and the Successive Projections Algorithm for variable
selection. Talanta, 89: 286, 2012.
GLOVER, F. Tabu Search — Part I. Journal on Computing, 1: 190, 1989.
GOMES, A. de A. Algoritmo das Projeções Sucessivas aplicado à seleção de
variáveis em regressão PLS. 2012. 121 f. Dissertação (Mestrado em Química) –
Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2012.
GONZÁLEZ, A. G. Use and misuse of supervised pattern recognition methods for
interpreting compositional data. Journal of Chromatography A, 1158:215, 2007.
70
GREENFIELD, R.A. et al. Microbiological, biological, and chemical weapons of
warfare and terrorism. The American Journal of the Medical Sciences, 323: 326,
2002.
GRUNVALD, A. K. Discriminant Analysis of Sunflower Seeds for Fatty Acid
Composition Using NIR Spectroscopy. Journal of the American Oil Chemists
Society, 89:995, 2012.
HALLING, K. C. et al. Genomic cloning and characterization of ricin gene from
ricinus. Communis Nucleic Acids Research, 13:8019, 1985.
HARTLEY, M. R.; LORD, J. M. Cytotoxic ribosome-inactivating lectins from plants.
Biochimica et Biophysica Acta (BBA). Proteins & Proteomics, 1701:1, 2004.
HOFFMAN, L.V.et al. Ricina: Um Impasse para Utillização da Torta de Mamona e
suas Aplicações. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2007. 26p. Documento, 174.
HONORATO, F. A. et al. Robust modeling for multivariate calibration transfer by the
successive projections algorithm. Chemometrics and Intelligent Laboratory
Systems, 76:65, 2005.
HONORATO, F. A. Previsão das propriedades das gasolinas do Nordeste
empregando espectroscopia NIR/MID e transferência de calibração. 2006. 106 f.
Tese (Doutorado em Química) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife,
2006.
HUANG, Z. et al. Feasibility study of near infrared spectroscopy with variable
selection for non-destructive determination of quality parameters in shell-intact
cottonseed. Industrial Crops and Products, 43: 654, 2013.
INSAUSTI, M. et al. Screening analysis of biodiesel feedstock using UV–vis, NIR and
synchronous fluorescence spectrometries and the successive projections algorithm.
Talanta, 97: 579, 2012.
JACKSON, L. S.; TOLLESON, W. H.; CHIRTEL, S. J. Thermal Inactivation of Ricin
Using Infant Formula as a Food Matrix. Journal of Agricultural and Food
Chemistry, 54: 7300, 2006.
KAMAL-ELDIN, A.; ANDERSSON, R. A Multivariate Study of the Correlation
Between Tocopherol Content and Fatty Acid Composition in Vegetable Oils. Journal
of the American Oil Chemists' Society, 74: 375, 1997.
KENNARD, R. W.; STONE, L. A. Computer-aided design of experiments,
Technometrics, 11:137, 1969.
KIM, K. S. et al. Use of Near-Infrared Spectroscopy for Estimating Fatty Acid
Composition in Intact Seeds of Rapeseed. Journal of Crop Science and
Biotechnology, 10: 15, 2007.
71
KUBELKA, P.; MUNK, F. Ein beitrag zur optik der farbanstriche. Z. Technichse
Physik, 12:593, 1931.
LATHAUWER, L., MOOR, B., VANDEWALLET, L. A multilinear singular value
decomposition. Journal on Matrix Analysis and Applications, 21: 1253, 2000.
LEE, J. H.; CHOUNG, M. G. Nondestructive determination of herbicide-resistant
genetically modified soybean seeds using near-infrared reflectance spectroscopy.
Food Chemistry, 126: 368, 2011.
LER, S. G.; LEE, F. K.; GOPALAKRISHNAKONE P. Trends in detection of warfare
agents Detection methods for ricin, staphylococcal enterotoxin B and T-2 toxin.
Journal of Chromatography A, 1133:1, 2006.
LIMA, K. M. G. et al. Sensores ópticos com detecção no infravermelho próximo e
médio. Química Nova, 32: 1635, 2009.
LIMA, K. M.G.; RAIMUNDO JÚNIOR, I. M., PIMENTEL, M. F. Simultaneous
determination of BTX and total hydrocarbons in water employing near infrared
spectroscopy and multivariate calibration. Sensors and Actuators B, 160: 691,
2011.
LIMA, R. L. S. et al. Blends of castor meal and castor husks for optimized use as
organic fertilizer. Industrial Crops and Products, 33: 364, 2011.
LIRA, L. F. B. Desenvolvimento de métodos analíticos para monitoramento da
qualidade do biodiesel e suas misturas. 2010. 145 f. Tese (Doutorado em
Química) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2010.
LUBELLI, C. et al. Detection of ricin and other ribosome-inactivating proteins by an
immuno-polymerase chain reaction assay. Analytical Biochemistry, 355: 102,
2006.
LUCASIUS, C.B.,KATEMAN, G. Understanding and using genetic algorithms Part 1.
Concepts, properties and context. Chemometrics and Intelligent Laboratory
Systems, 19: 1, 1993.
MAESSCHALCK, R.; JOUAN-RIMBAUD, D.; MASSART, D.L. Tutorial - The
Mahalanobis distance. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 50: 1,
2000.
MILANI, M.; MIGUEL JÚNIOR, S. R.; SOUSA, R. de L. Subespécies de mamona.
Campina Grande: Embrapa Algodão, 2009. 23p. Documento, 230.
MALTMAN, D. J. et al. Differential proteomic analysis of the endoplasmic reticulum
from developing and germinating seeds of castor (Ricinus communis) identifies seed
protein precursors as significant components of the endoplasmic reticulum.
Proteomics, 7: 1513, 2007.
72
MARRETO, P. D. Determinação simultânea de íons metálicos utilizando
voltametria de redissolução anódica e métodos de calibração multivariada.
2010. 176 f. Tese (Doutorado em Química) - Universidade Federal de São Carlos,
São Carlos, 2010.
MARTENS, H., MARTENS, M. Modied Jack-knife estimation of parameter
uncertainty in bilinear modelling by partial least squares regression (PLSR). Food
Quality and Preference, 11: 5, 2000.
MARTENS, H., NAES T. Multivariate Calibration. John Wiley: New York, 1989.
MASSART, D. L. et al. Journal Handbook of Chemometrics and Qualimetrics:
Parte B, Amsterdam: Elsevier, 1997.
MCGRATH, S. et al. Detection and Quantification of Ricin in Beverages Using
Isotope Dilution Tandem Mass Spectrometry. Analytical Chemistry, 83: 2897, 2011.
MONTFORT, W. et al. The Three-dimensional Structure of Ricin at 2.8A. Journal of
Biological Chemistry, 262: 5398, 1987.
MOREIRA, E. D. T. et al. Near infrared reflectance spectrometry classification of
cigarettes using the successive projections algorithm for variable selection. Talanta,
79: 1260, 2009.
MOREIRA, J.A.N. et al. Melhoramento da mamoneira (Ricinus communs L.).
Campina Grande: Embrapa Algodão, 1996. 29p. Documento, 44.
NAES, et al. A User-Friendly Guide to Multivariate
Classification. Chichester, UK: NIR Publications, 2002.
Calibration
and
NAES, T.; MARTENS, H. Multivariate calibration. II. Chemometric methods. Trends
in Analytical Chemistry, 3: 266,1984.
NAES, T.; MEVIK, B. H. Understandig the collinearity problem in regression and
classification. Journal of Chemometrics, 15:413, 2001.
NORGAARD, L. iToolbox Manual, 2005.
NORGAARD, L., et al. Interval Partial Least-Squares Regression (iPLS): A
Comparative Chemometric Study with an Example from Near-Infrared Spectroscopy.
Applied Spectroscopy, 54: 413, 2000.
NUNES, P. G. A. Uma nova técnica para seleção de variáveis em calibração
multivariada aplicada às Espectrometrias UV-VIS E NIR. 2008. 121 f.Tese
(Doutorado em Química) – Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2008.
OZAKI, Y. Near-Infrared Spectroscopy—Its Versatility in Analytical Chemistry.
Analytical Sciences, 28: 545, 2012.
73
PAIVA, H. M. et al. A graphical user interface for variable selection employing the
Successive Projections Algorithm. Chemometrics and Intelligent Laboratory
Systems, 118: 260, 2012.
PASQUINI, C. Near infrared spectroscopy: Fundamentals, practical aspects and
analytical applications. Journal of the Brazilian Chemical Society, 14:198, 2003.
PATIL, A.G. et al. Nondestructive estimation of fatty acid composition in soybean
[Glycine max (L.) Merrill] seeds using Near-Infrared Transmittance Spectroscopy.
Food Chemistry, 120: 1210, 2010.
PEREIRA, A. F. C., et al. NIR spectrometric determination of quality parameters in
vegetable oils using iPLS and variable selection. Food Research International, 41:
341, 2008.
PÉREZ-VICHA, B.; Velasco, L.; FERNÁNDEZ-MARTÍNEZ, J. M. Determination of
Seed Oil Content and Fatty Acid Composition in Sunflower Through the Analysis of
Intact Seeds, Husked Seeds, Meal and Oil by Near-Infrared Reflectance
Spectroscopy. Journal of the American Oil Chemists Society, 75: 547, 1998.
PESKE, S. T.; BARROS, A. C. S. A. Produção de Sementes. In: PESKE, S. T.;
LUCCA, O. F.; BARROS, A. C. S. A. Sementes: Fundamentos científicos e
tecnológicos. 3. ed. Pelotas: UFPel, 2012. cap. 1, p. 12-91.
PETISCO, C. et al. Measurement of quality parameters in intact seeds of Brassica
species using visible and near-infrared spectroscopy. Industrial Crops and
Products, 32:139, 2010.
PIERNA, J. A. F. et al. A Backward Variable Selection method for PLS regression
(BVSPLS). Analytica Chimica, 642: 89, 2009.
PIMENTEL, M. F.; GALVÃO, R. K. H.; ARAÚJO, M. C. U. Recomendações para
calibração em química analítica parte 2. Calibração multianalito. Química Nova, 31:
462, 2008.
PONTES, et al. Internal and external validation in SPA-LDA: A comparative study
involving diesel/biodiesel blends. NIR News, 23:6, 2012.
PONTES, et al. Screening analysis to detect adulteration in diesel/biodiesel blends
using near infrared spectrometry and multivariate classification. Talanta, 85: 2159,
2011b.
PONTES, M. J. C. de. Algoritmo das projeções sucessivas para a seleção de
variáveis espectrais em problemas de classificação. 2009. 144 f. Tese
(Doutorado em Química) – Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2009.
PONTES, M. J. C., et al. Determining the quality of insulating oils using near infrared
spectroscopy and wavelength selection. Microchemical Journal, 98: 254, 2011a.
74
PONTES, M. J. C., et al. The successive projections algorithm for spectral variable
selection in classification problems. Chemometrics and Intelligent Laboratory
Systems, 78: 11, 2005.
POVIA, G. S. Determinação dos Parâmetros de Qualidade de Detergentes em
Pó Utilizando Espectroscopia no Infravermelho Próximo. 2007. 84 f. Dissertação
(Mestrado em Química) - Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2007.
QUAMPAH, A. et al. Estimation of Oil Content and Fatty Acid Composition in
Cottonseed Kernel Powder Using Near Infrared Reflectance Spectroscopy. Journal
of the American Oil Chemists Society, 89: 567, 2012.
RAO, Y. et al. Quantitative and qualitative determination of acid value of peanut oil
using near-infrared spectrometry. Journal of Food Engineering, 93: 249, 2009.
RIOVANTO, R. et al. Discrimination between Shiraz Wines from Different Australian
Regions: The Role of Spectroscopy and Chemometrics. Journal of Agricultural and
Food Chemistry, 2011.
SABIN, J. G.; FERRÃO, M. F.; FURTADO, J. C. Análise multivariada aplicada na
identificação de fármacos antidepressivos. Parte II: Análise por componentes
principais (PCA) e o método de classificação SIMCA. Revista Brasileira de
Ciências Farmacêuticas, 40: 387, 2004.
SANCHES, F. A. C. et al. Near-infrared spectrometric determination of dipyrone in
closed ampoules. Talanta, 92: 84, 2012.
SAVITZKY, A.; GOLAY, M. J. E. Smoothing and differentiation of data by simplified
least-squares procedures. Analytical Chemistry, 36: 1627, 1964.
SAVY FILHO, A. Mamona: tecnologia agrícola. Campinas: EMOPI, 2005. 105 p.
SCAFI, S. H. F. Espectroscopia no Infravermelho Próximo para identificação de
medicamentos falsificados. 2000. 139 f. Dissertação (Mestrado em Química) Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2000.
SCAFI, S. H. F. Sistema de Monitoramento em Tempo Real de Destilações de
Petróleo e Derivados Empregando a Espectroscopia no Infravermelho
Próximo. 2005. 214 f. Tese (Doutorado em Química) - Universidade Estadual de
Campinas, Campinas, 2005.
SENA, M. M. et al. Avaliação do uso de métodos quimiométricos em análise de
solos. Química Nova, 23:4, 2000.
SEVERINO, L. S. et al. A Review on the Challenges for Increased Production of
Castor. Agronomy Journal, 104: 853, 2012
SHAMSIPUR, M., et al. Ant colony optimisation: a powerful tool for wavelength
selection. Journal Chemometrics, 20: 146, 2006.
75
SILVA, A. C. et al. Detection of adulteration in hydrated ethyl alcohol fuel using
infrared spectroscopy and supervised pattern recognition methods. Talanta, 93: 129,
2012.
SIMÕES, S. S. Desenvolvimento de métodos validados para a determinação de
captopril usando espectrometria NIRR e calibração multivariada. 2008. 98 f.
Tese (Doutorado em Química) – Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa,
2008.
SINELLI, N. et al. Varietal discrimination of extra virgin olive oils by near and mid
infrared spectroscopy. Food Research International, 43: 2126, 2010.
SIRISOMBOON, P.; HASHIMOTO, Y.; TANAKA, M. Study on non-destructive
evaluation methods for defect pods for green soybean processing by near-infrared
spectroscopy. Journal of Food Engineering, 93: 502, 2009.
SKOOG, D.A.; HOLLER, F.J.; NIEMAN, T.A. Princípios de análise Instrumental. 6.
ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.
SOARES, S. F. C. et al. The successive projections algorithm, Trends in Analytical
Chemistry, 42: 84, 2013.
SOARES, S. F. C. Um novo critério para seleção de variáveis usando o
Algoritmo das Projeções. 2010. 107f.Dissertação (Mestrado em Química) –
Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2010.
SOUZA, A. M. e POPPI, R. J. Experimento didático de quimiometria para análise
exploratória de óleos vegetais comestíveis por espectroscopia no infravermelho
médio e análise de componentes principais: Um tutorial, Parte I. Química Nova, 35:
223, 2012
STUMPE, B. et al. Application of PCA and SIMCA Statistical Analysis of FT-IR
Spectra for the Classification and Identification of Different Slag Types with
Environmental Origin. Environmental Science Technology, 46: 3964, 2012.
SUNDARAM, J. et al. Sensing of Moisture Content of In-Shell Peanuts by NIR
Reflectance Spectroscopy. Journal of Sensor Technology, 2: 1, 2012.
TALLADA, J. G.; PALACIOS-ROJAS, N.; ARMSTRONG, P. R. Prediction of maize
seed attributes using a rapid single kernel near infrared instrument. Journal of
Cereal Science, 50:381, 2009.
TÁVORA, F. J. A. F. A cultura da mamona. Fortaleza: EPACE, 1982. 111 p.
TEOFILO, R. F., Sorting variables by using informative vectors as a strategy for
feature selection in multivariate regression. Journal Chemometrics, 23: 32, 2009.
TILLMAN, B. L.; GORBET, D. W.; PERSON, G. Predicting oleic and linoleic acid
content of single peanut seeds using near-infrared reflectance spectroscopy. Crop
Science, 46: 2121, 2006.
76
VALDERRAMA, P. Calibração multivariada de primeira e segunda ordem e
figuras de mérito na quantificação de enantiômeros por espectroscopia. 2009.
230 f. Tese (Doutorado em Químcia) - Universidade Estadual de Campinas,
Campinas, 2009.
VASCONCELOS, F. V. C. de. Uso da região espectral de sobretons para
determinação do teor de biodiesel e classificação de misturas diesel/biodiesel
adulteradas com óleo vegetal. Dissertação (Mestrado em Química) – Universidade
Federal da Paraíba, João Pessoa, 2011.
VECCHIA, P. T. D.; SILVA, C.A.R.; SOBRINHO TERENCIANO P. Use of molecular
marker techniques in seed testing by brazilian seed companies. Scientia Agricola,
55: 79, 1998.
VERAS, G. et al. Classification of biodiesel using NIR spectrometry and multivariate
techniques. Talanta, 83:565, 2010.
VIDAL, M. S. et al. Seleção de Marcadores do Tipo Rapd para Caracterização
Genética Ricinus communis L. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2005. 5p.
Documento, 90.
VITALE, R. et al. A rapid and non-invasive method for authenticating the origin of
pistachio samples by NIR spectroscopy and chemometrics. Chemometrics and
Intelligent Laboratory Systems, 121: 90, 2013.
WEISS, E. A. Oilssed crops. London: Longman, 1983. 660p.
WOLD, S. Pattern recognition by means of disjoint principal components models.
Pattern Recognition, 8:127, 1976.
WOLD, S. Personal memories of the early PLS development. Chemometrics and
Intelligent Laboratory Systems, 58:83, 2001.
WOLD, S.; ESBENSEN, K.; GELADI, P. Principal Component
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2:37, 1987.
Analysis.
WOLD, S.; SJOSTROM, M. SIMCA: A Method for Analyzing Chemical Data in Terms
of Similarity and Analogy. In Chemometrics: Theory and Applications,
Washington: American Chemical Society, 1977. cap. 12, p 243-282.
XIAOBO, Z. et al. Variables selection methods in near-infrared spectroscop.
Analytica Chimica Acta, 667: 14, 2010.
XIE, X.; KIRBY, J.; KEASLING, J. D. Functional characterization of four
sesquiterpene synthases from Ricinus communis (Castor bean). Phytochemistry,
78: 20, 2012.
YADAVA, D. K. et al. Technological Innovations in Major World Oil Crops. New
York, NY: Springer New York, 2012.
77
YU, H.; YANG, J. A direct LDA algorithm for high-dimensional data with application to
face recognition. Pattern Recognition, 34: 2067, 2001.